| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状与趋势分析 | 第13-17页 |
| 1.3.1 剩余寿命预测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 航空发动机剩余寿命预测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 空地数据链的应用研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.4 航空发动机寿命预测研究中的不足 | 第17页 |
| 1.4 论文主要内容与结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于空地数据链的航空发动机性能参数选取 | 第19-27页 |
| 2.1 航空发动机状态监控系统 | 第19-20页 |
| 2.2 ACARS报文译码 | 第20-23页 |
| 2.2.1 飞机通信寻址与报告系统 | 第20-21页 |
| 2.2.2 报文协议与译码 | 第21-23页 |
| 2.3 航空发动机单监测参数分析与多参数选取 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 航空发动机多源监测参数融合 | 第27-38页 |
| 3.1 航空发动机监测参数阶段分析 | 第27-28页 |
| 3.2 航空发动机性能退化趋势阶段划分与判定 | 第28-31页 |
| 3.2.1 性能退化趋势阶段划分 | 第28-29页 |
| 3.2.2 性能退化趋势阶段判定 | 第29-30页 |
| 3.2.3 突变点位置与退化量比例的计算 | 第30-31页 |
| 3.3 性能监测参数融合 | 第31-37页 |
| 3.3.1 单阶段线性融合 | 第31-32页 |
| 3.3.2 分阶段线性融合 | 第32-34页 |
| 3.3.3 分阶段非线性融合 | 第34-35页 |
| 3.3.4 分阶段线性融合与单阶段线性融合的比较 | 第35-36页 |
| 3.3.5 分阶段非线性融合与分阶段线性融合的比较 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 航空发动机剩余寿命预测 | 第38-63页 |
| 4.1 剩余寿命预测方法描述 | 第38-39页 |
| 4.2 航空发动机性能衰退模型 | 第39-41页 |
| 4.2.1 航空发动机性能衰退与失效 | 第39-40页 |
| 4.2.2 航空发动机性能衰退一般模型介绍 | 第40-41页 |
| 4.2.3 状态空间方法 | 第41页 |
| 4.3 基于Kalman滤波算法预测航空发动机剩余寿命 | 第41-51页 |
| 4.3.1 Kalman滤波理论 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于Kalman滤波估计的剩余寿命预测算法 | 第42-44页 |
| 4.3.3 基于单阶段线性融合的Kalman滤波算法实例 | 第44-46页 |
| 4.3.4 基于分阶段线性融合的Kalman滤波算法实例 | 第46-49页 |
| 4.3.6 方法比较 | 第49-51页 |
| 4.4 基于粒子滤波算法预测航空发动机剩余寿命 | 第51-62页 |
| 4.4.1 粒子滤波理论 | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于粒子滤波的航空发动机剩余寿命预测 | 第52-53页 |
| 4.4.3 基于单阶段线性融合的粒子滤波算法实例 | 第53-55页 |
| 4.4.4 基于分阶段线性融合的粒子滤波算法实例 | 第55-57页 |
| 4.4.5 基于分阶段非线性融合的粒子滤波算法实例 | 第57-59页 |
| 4.4.6 方法比较 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 发动机剩余寿命预测系统实现 | 第63-72页 |
| 5.1 需求分析 | 第63-64页 |
| 5.2 MATLAB图形用户界面系统设计 | 第64-65页 |
| 5.3 模块设计 | 第65-66页 |
| 5.4 功能界面展示 | 第66-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 论文主要完成工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80-81页 |
