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基于信息熵测度的数据驱动剩余寿命在线预测方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第14-15页
    1.2 剩余寿命预测研究现状第15-25页
        1.2.1 剩余寿命预测方法体系研究现状第16-18页
        1.2.2 基于数据驱动的剩余寿命预测研究现状第18-23页
        1.2.3 剩余寿命预测研究现状总结第23-25页
    1.3 感知数据异常检测与恢复方法研究现状第25-31页
        1.3.1 感知数据异常检测方法研究现状第26-28页
        1.3.2 感知数据恢复方法研究现状第28-29页
        1.3.3 感知数据异常检测与恢复方法研究现状总结第29-31页
    1.4 论文的主要研究内容第31-34页
第2章 基于排列熵的剩余寿命预测方法研究第34-76页
    2.1 引言第34页
    2.2 基于改进二阶排列熵的RUL预测方法第34-55页
        2.2.1 感知数据单调趋势分析的数学方法第35-37页
        2.2.2 感知数据单调趋势分析的排列熵方法第37-43页
        2.2.3 感知数据单调趋势分析的改进二阶排列熵方法第43-45页
        2.2.4 基于改进二阶排列熵定量分析感知数据的RUL预测方法第45-55页
    2.3 仿真数据RUL预测实验与评估第55-68页
        2.3.1 仿真数据简介第55-57页
        2.3.2 实验设计第57-58页
        2.3.3 实验结果及分析第58-68页
    2.4 实测数据RUL预测实验与评估第68-75页
        2.4.1 实测数据简介第68-69页
        2.4.2 实验设计第69-71页
        2.4.3 实验结果及分析第71-75页
    2.5 本章小结第75-76页
第3章 基于互信息的RUL感知数据异常检测方法研究第76-106页
    3.1 引言第76页
    3.2 基于互信息的异常检测方法第76-86页
        3.2.1 异常检测方法及流程第77-80页
        3.2.2 面向单维训练数据的异常检测方法第80-81页
        3.2.3 面向多维训练数据的异常检测方法第81-86页
    3.3 仿真数据实验与评估第86-98页
        3.3.1 实验设计第86-87页
        3.3.2 单维训练数据异常检测实验及分析第87-93页
        3.3.3 多维训练数据异常检测实验及分析第93-98页
    3.4 实测数据实验与评估第98-101页
        3.4.1 实验设计第98-99页
        3.4.2 单维训练数据异常检测实验及分析第99-100页
        3.4.3 多维训练数据异常检测实验及分析第100-101页
    3.5 感知数据异常对RUL预测的影响分析第101-104页
        3.5.1 仿真数据实例分析第102-103页
        3.5.2 实测数据实例分析第103-104页
        3.5.3 实例分析小结第104页
    3.6 本章小结第104-106页
第4章 基于互信息的RUL异常感知数据恢复方法研究第106-129页
    4.1 引言第106页
    4.2 感知数据恢复方法第106-108页
    4.3 基于互信息的异常感知数据恢复方法第108-115页
        4.3.1 异常感知数据恢复方法及流程第108-110页
        4.3.2 面向单维自变量的异常数据恢复方法第110页
        4.3.3 面向多维自变量的异常数据恢复方法第110-115页
    4.4 仿真数据实验与评估第115-121页
        4.4.1 实验设计第115-116页
        4.4.2 单维自变量恢复实验及分析第116-119页
        4.4.3 多维自变量恢复实验及分析第119-121页
    4.5 实测数据实验与评估第121-128页
        4.5.1 实验设计第121-122页
        4.5.2 单维自变量恢复实验及分析第122-125页
        4.5.3 多维自变量恢复实验及分析第125-128页
    4.6 本章小结第128-129页
结论第129-132页
参考文献第132-145页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第145-149页
致谢第149-150页
个人简历第150页

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