数据驱动的机械设备性能退化建模与剩余寿命预测研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 引言 | 第13-15页 |
| 2 绪论 | 第15-30页 |
| 2.1 课题概述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 课题的提出 | 第15页 |
| 2.1.2 课题的意义 | 第15-16页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第16-27页 |
| 2.2.1 振动信号的特征提取 | 第16-20页 |
| 2.2.2 性能退化建模 | 第20-23页 |
| 2.2.3 数据驱动的剩余寿命预测 | 第23-27页 |
| 2.3 论文的研究内容及章节安排 | 第27-30页 |
| 3 基于信息(?)的特征提取方法 | 第30-49页 |
| 3.1 信息(?)概述 | 第30-35页 |
| 3.1.1 广义信息熵 | 第30-33页 |
| 3.1.2 信息(?)定义 | 第33-34页 |
| 3.1.3 信息(?)特征 | 第34-35页 |
| 3.2 基于SVD的信息(?)特征提取 | 第35-36页 |
| 3.2.1 信息(?)矩阵的分解与重构 | 第35-36页 |
| 3.2.2 信息(?)矩阵的奇异值特征 | 第36页 |
| 3.3 基于信息(?)的结构损伤识别 | 第36-41页 |
| 3.3.1 结构响应试验 | 第37-39页 |
| 3.3.2 结果讨论分析 | 第39-41页 |
| 3.4 基于信息(?)的轴承性能退化评估 | 第41-48页 |
| 3.4.1 轴承试验数据 | 第42-43页 |
| 3.4.2 结果讨论分析 | 第43-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于多评价指标的性能退化特征选取 | 第49-71页 |
| 4.1 性能退化特征选取问题描述 | 第49-50页 |
| 4.2 基于多评价指标的性能退化特征选取 | 第50-54页 |
| 4.2.1 特征评价指标 | 第50-52页 |
| 4.2.2 性能退化特征选取 | 第52-54页 |
| 4.3 轴承性能退化特征的选取 | 第54-60页 |
| 4.3.1 轴承性能退化试验 | 第54-56页 |
| 4.3.2 结果讨论分析 | 第56-60页 |
| 4.4 航空发动机性能退化特征的选取 | 第60-70页 |
| 4.4.1 发动机性能退化仿真 | 第61-62页 |
| 4.4.2 结果讨论分析 | 第62-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 基于函数主元分析的性能退化建模方法 | 第71-95页 |
| 5.1 函数主元分析概述 | 第71-73页 |
| 5.1.1 多变量主元分析 | 第71-72页 |
| 5.1.2 函数主元分析 | 第72-73页 |
| 5.2 基于FPCA的性能退化建模 | 第73-79页 |
| 5.2.1 性能退化过程建模 | 第74-75页 |
| 5.2.2 模型参数的估计 | 第75-78页 |
| 5.2.3 运行时间的归一化 | 第78-79页 |
| 5.3 航空发动机的性能退化建模研究 | 第79-88页 |
| 5.3.1 发动机仿真数据 | 第79-80页 |
| 5.3.2 结果讨论分析 | 第80-88页 |
| 5.4 直流散热风扇的性能退化建模研究 | 第88-94页 |
| 5.4.1 风扇性能退化试验 | 第88-90页 |
| 5.4.2 结果讨论分析 | 第90-94页 |
| 5.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 6 基于函数主元分析的相似性剩余寿命预测方法 | 第95-116页 |
| 6.1 基于相似性的剩余寿命预测 | 第95-98页 |
| 6.1.1 相关假设与概念 | 第95-96页 |
| 6.1.2 剩余寿命预测流程 | 第96-97页 |
| 6.1.3 当前存在的主要问题 | 第97-98页 |
| 6.2 基于函数主元分析的相似性剩余寿命预测 | 第98-103页 |
| 6.2.1 剩余寿命预测的整体框架 | 第98-99页 |
| 6.2.2 参考性能退化轨迹的生成 | 第99-102页 |
| 6.2.3 剩余寿命预测的实现 | 第102-103页 |
| 6.3 航空发动机的剩余寿命预测研究 | 第103-110页 |
| 6.3.1 发动机仿真数据 | 第103-104页 |
| 6.3.2 结果讨论分析 | 第104-110页 |
| 6.4 直流散热风扇的剩余寿命预测研究 | 第110-115页 |
| 6.4.1 风扇性能退化数据 | 第110-111页 |
| 6.4.2 结果讨论分析 | 第111-115页 |
| 6.5 本章小结 | 第115-116页 |
| 7 结论与展望 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-133页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第133-137页 |
| 学位论文数据集 | 第137页 |
