| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3 剩余寿命 | 第16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 支持向量机及卡尔曼滤波基本理论 | 第18-26页 |
| 2.1 支持向量机理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 结构风险最小化原则 | 第18-19页 |
| 2.1.2 支持向量机一般理论 | 第19-21页 |
| 2.2 离散卡尔曼滤波理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 线性离散卡尔曼滤波 | 第21-24页 |
| 2.2.2 离散卡尔曼滤波总结 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于SVM的剩余寿命区间估计 | 第26-43页 |
| 3.1 SVM模型输出变量分布估计 | 第26-30页 |
| 3.1.1 非线性SVM模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 SVM输出变量分布形式 | 第27-28页 |
| 3.1.3 参数估计 | 第28-29页 |
| 3.1.4 剩余寿命区间估计 | 第29-30页 |
| 3.2 SVM模型表现度量及参数确定 | 第30-34页 |
| 3.2.1 SVM模型表现度量 | 第30-31页 |
| 3.2.2 交叉验证法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 网格搜索算法 | 第32-33页 |
| 3.2.4 变步长网格搜索算法 | 第33-34页 |
| 3.3 实例 | 第34-42页 |
| 3.3.1 实例1 | 第34-38页 |
| 3.3.2 实例2 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 SVM及卡尔曼滤波的剩余寿命预测 | 第43-55页 |
| 4.1 基于SVM及卡尔曼滤波的剩余寿命预测模型 | 第43-45页 |
| 4.1.1 改进的SVM模型 | 第43-45页 |
| 4.1.2 基于SVM及卡尔曼滤波的剩余寿命预测模型 | 第45页 |
| 4.2 无迹卡尔曼滤波 | 第45-49页 |
| 4.2.1 无迹变换及sigma点 | 第46-48页 |
| 4.2.2 无迹卡尔曼滤波 | 第48-49页 |
| 4.3 实例 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 结论及展望 | 第55-56页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |