| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题来源及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 动态可靠度评估方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多状态系统选择性维修决策的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要结构 | 第17-18页 |
| 第二章 系统级不完全状态监测数据下的多状态系统动态可靠度评估方法研究 | 第18-43页 |
| 2.1 多状态系统基本特征 | 第18-20页 |
| 2.2 马尔可夫模型 | 第20-22页 |
| 2.3 通用生成函数 | 第22-25页 |
| 2.4 基于不完全系统状态数据的多状态系统动态可靠度评估方法 | 第25-35页 |
| 2.4.1 系统描述 | 第25-27页 |
| 2.4.2 系统级不完全状态监测数据 | 第27-28页 |
| 2.4.3 基本假设 | 第28-29页 |
| 2.4.4 基于系统级状态监测数据的部件状态概率评估 | 第29-33页 |
| 2.4.5 系统可靠度评估 | 第33-35页 |
| 2.5 算例分析 | 第35-42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 多层次状态监测数据融合的多状态系统动态可靠度评估方法研究 | 第43-65页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 基于部件级状态监测数据的多状态系统动态可靠度评估方法 | 第44-49页 |
| 3.2.1 基本假设 | 第44-45页 |
| 3.2.2 基于部件级状态监测数据的部件状态概率评估 | 第45-47页 |
| 3.2.3 基于子系统级状态监测数据的部件状态概率评估 | 第47-49页 |
| 3.3 多层次状态监测数据融合的多状态系统的可靠度评估 | 第49-53页 |
| 3.3.1 多层次状态监测数据融合的部件状态概率更新方法 | 第49-52页 |
| 3.3.2 系统在剩余服役期内的可靠度评估 | 第52-53页 |
| 3.4 算例分析 | 第53-64页 |
| 3.4.1 算例I | 第53-60页 |
| 3.4.2 算例II | 第60-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 考虑系统级状态监测的多状态系统选择性维修决策 | 第65-88页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 基本假设 | 第66页 |
| 4.3 系统描述以及维修模型 | 第66-71页 |
| 4.3.1 系统描述 | 第66-68页 |
| 4.3.2 维修措施 | 第68页 |
| 4.3.3 维修费用与维修效果 | 第68-71页 |
| 4.4 系统部件状态概率与任务完成概率 | 第71-75页 |
| 4.4.1 系统部件状态概率 | 第71-72页 |
| 4.4.2 系统级状态监测下的部件状态概率分布 | 第72-73页 |
| 4.4.3 系统任务完成概率 | 第73-75页 |
| 4.5 选择性维修决策模型 | 第75-76页 |
| 4.6 基于遗传算法的选择性维修决策优化 | 第76-80页 |
| 4.6.1 遗传算法 | 第76-77页 |
| 4.6.2 选择性维修决策优化 | 第77-80页 |
| 4.7 算例分析 | 第80-87页 |
| 4.8 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 总结和展望 | 第88-90页 |
| 5.1 全文总结 | 第88页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-98页 |
| 附录 | 第98-99页 |
| 攻读硕士学位期间取得研究成果 | 第99-101页 |
