| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 论文的课题来源及研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.1 论文的课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 论文的课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 设备状态诊断国内外研究现状综述 | 第9-12页 |
| 1.3 研究问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.5 论文主要研究内容与章节安排 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-17页 |
| 2 设备状态诊断及隐式尔可夫模型的相关理论与方法 | 第17-28页 |
| 2.1 设备状态诊断概述 | 第17-19页 |
| 2.2 隐式尔可夫模型基本理论 | 第19-27页 |
| 2.2.1 马尔可夫过程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 隐式尔可夫模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基本算法 | 第21-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 考虑退化隐式马尔可夫过程的设备状态诊断 | 第28-44页 |
| 3.1 考虑退化隐式马尔可夫过程的设备状态诊断流程 | 第28-30页 |
| 3.2 设备状态分级 | 第30-32页 |
| 3.3 隐式尔可夫模型训练算法改进 | 第32-36页 |
| 3.3.1 模拟退火算法 | 第33页 |
| 3.3.2 基于SAEM算法训练HMM | 第33-36页 |
| 3.4 退化隐式马尔可夫过程构建 | 第36-42页 |
| 3.4.1 状态转移矩阵的老化因子设计 | 第36-40页 |
| 3.4.2 老化因子的计算方法 | 第40-42页 |
| 3.5 设备状态评估 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 应用案例分析 | 第44-57页 |
| 4.1 设备状态分级及模型参数初始化 | 第44-45页 |
| 4.2 模型训练 | 第45-46页 |
| 4.3 诊断结果及对比分析 | 第46-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 全文总结 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
| A 模型训练数据 | 第64-66页 |
| B 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第66-67页 |
| C 攻读硕士学位期间参加的主要项目 | 第67页 |