| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·课题意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·故障预测的研究现状 | 第13-14页 |
| ·自组织临界性理论的研究现状 | 第14-15页 |
| ·极值理论在突发事件预测中的应用 | 第15-16页 |
| ·灰色理论在灾害预测中应用现状 | 第16-17页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-19页 |
| ·技术路线 | 第19页 |
| ·论文结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 设备突发大故障预测相关理论分析 | 第21-36页 |
| ·自组织临界性理论分析和应用现状 | 第21-23页 |
| ·分形理论及其应用现状 | 第23-25页 |
| ·Hurst指数计算和重标极差法 | 第25-27页 |
| ·极值理论基本原理 | 第27-32页 |
| ·灰色理论和灰预测介绍 | 第32-35页 |
| ·灰色理论简介 | 第32-34页 |
| ·灾变灰预测 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 设备故障自组织临界性判断和实例分析 | 第36-52页 |
| ·设备故障自组织临界研究思路 | 第36-39页 |
| ·设备故障与沙堆模型 | 第36-37页 |
| ·自组织临界性判断准则 | 第37-39页 |
| ·设备故障空间幂律特性研究 | 第39-40页 |
| ·设备故障时间长程相关性研究 | 第40页 |
| ·实例验证和结果分析 | 第40-51页 |
| ·设备样本选取方案 | 第40-41页 |
| ·时间序列数据获取方案 | 第41页 |
| ·时间序列数据的预处理方案 | 第41-42页 |
| ·时间幂律特性 | 第42-46页 |
| ·空间幂律特性 | 第46-50页 |
| ·结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 设备突发大故障预测建模方法 | 第52-64页 |
| ·设备突发大故障预测研究思路 | 第52-53页 |
| ·基于幂率特征的设备突发大故障预测 | 第53-61页 |
| ·设备突发大故障定义 | 第53-60页 |
| ·基于幂律特性的设备突发大故障预测 | 第60-61页 |
| ·基于灾变灰预测的设备突发大故障预测 | 第61-63页 |
| ·灰预测数据处理 | 第61-62页 |
| ·模型建立 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 半导体封装测试设备突发大故障预测实例和系统设计 | 第64-82页 |
| ·半导体制造业简介 | 第64-65页 |
| ·数据选取 | 第65-66页 |
| ·基于极值理论的预测实例 | 第66-70页 |
| ·基于灾变灰预测实例分析 | 第70-71页 |
| ·预测系统设计和关键算法 | 第71-81页 |
| ·系统设计平台 | 第71-73页 |
| ·设备突发大故障预测功能设计 | 第73-74页 |
| ·设备突发大故障预测系统流程 | 第74-78页 |
| ·关键算法流程 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82-83页 |
| ·展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕期间取得的研究成果 | 第89-90页 |