| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第7-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第8-16页 |
| 1.2.1 基于退化数据的寿命预测 | 第9-13页 |
| 1.2.2 基于间接性能数据的剩余寿命预测 | 第13-15页 |
| 1.2.3 预测模型性能评估指标 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-19页 |
| 2 基本理论知识 | 第19-27页 |
| 2.1 退化失效基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2 剩余寿命的定义 | 第20-21页 |
| 2.3 极大似然估计算法原理 | 第21-22页 |
| 2.4 卡尔曼滤波 | 第22-24页 |
| 2.4.1 经典卡尔曼滤波算法原理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 扩展卡尔曼滤波算法原理 | 第23-24页 |
| 2.5 MCMC算法和WinBUGS简介 | 第24-25页 |
| 2.5.1 MCMC算法介绍 | 第24页 |
| 2.5.2 WinBUGS软件介绍 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 含随机参数和测量误差的维纳过程剩余寿命预测 | 第27-47页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-29页 |
| 3.2 含随机参数的Wiener过程剩余寿命预测 | 第29-32页 |
| 3.3 含测量误差的Wiener过程剩余寿命预测 | 第32-34页 |
| 3.4 含随机参数和测量误差的Wiener过程剩余寿命预测 | 第34-43页 |
| 3.4.1 算法推导 | 第34-37页 |
| 3.4.2 参数估计 | 第37-39页 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.5 实验研究 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于随机滤波的锂离子电池剩余寿命预测 | 第47-57页 |
| 4.1 问题描述 | 第47-50页 |
| 4.2 参数估计 | 第50-53页 |
| 4.3 剩余寿命预测 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文总结 | 第57页 |
| 5.2 论文展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第65页 |