| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·论文框架和主要研究内容 | 第13-18页 |
| 2 文献综述 | 第18-37页 |
| ·设备维修决策理论和模型研究现状 | 第18-25页 |
| ·设备维修决策 | 第18-21页 |
| ·经典的设备维修决策模型研究现状 | 第21-24页 |
| ·设备基于状态维修决策建模方法 | 第24-25页 |
| ·基于延迟时间的设备维修模型研究现状 | 第25-33页 |
| ·延迟时间建模的原理和方法 | 第25-28页 |
| ·基于延迟时间模型的建立 | 第28-32页 |
| ·基于延迟时间理论的设备维修决策模型研究现状 | 第32-33页 |
| ·维修决策数学模型求解方法 | 第33-35页 |
| ·智能优化算法 | 第34-35页 |
| ·使用智能优化算法优化维修决策问题研究现状 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于延迟时间理论的周期检测、工龄更换和延迟预防维修决策模型 | 第37-60页 |
| ·问题描述和建模假设 | 第38-40页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·模型假设和符号说明 | 第39-40页 |
| ·改进的基于三阶段故障过程的预防维修决策模型 | 第40-48页 |
| ·实施延迟预防维修策略、两阶段检测和工龄更换策略模型 | 第41-48页 |
| ·实施延迟预防维修策略、定期检测和工龄更换策略模型 | 第48页 |
| ·不实施延迟预防维修策略、两阶段检测和工龄更换策略模型 | 第48页 |
| ·改进的蜜蜂群优化算法 | 第48-51页 |
| ·算例分析 | 第51-59页 |
| ·参数设置 | 第51-53页 |
| ·优化不同维修策略的预防维修模型比较及分析 | 第53-57页 |
| ·随T_(age)和τ_(PR)变化不同的维修成本对单位时间内期望成本影响 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于延迟时间理论的状态监测和人工检测联合预防维修决策模型 | 第60-84页 |
| ·问题描述和建模假设 | 第61-64页 |
| ·问题描述 | 第61-62页 |
| ·模型假设和符号说明 | 第62-64页 |
| ·基于两阶段故障过程的状态监测和人工检测联合预防维修决策模型 | 第64-76页 |
| ·基于一般退化过程的费用模型构建 | 第64-70页 |
| ·基于白噪音、带漂移布朗运动联合退化随机过程费用模型Ⅰ | 第70-72页 |
| ·基于gamma退化随机过程费用模型Ⅱ | 第72-76页 |
| ·算例分析 | 第76-82页 |
| ·参数设置 | 第76-77页 |
| ·仿真实验 | 第77-79页 |
| ·模型Ⅰ的优化结果及分析 | 第79-82页 |
| ·模型Ⅱ的优化结果及分析 | 第82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 5 基于延迟时间理论的复杂系统预防维修决策研究 | 第84-98页 |
| ·氧枪系统及其维修决策介绍 | 第85-86页 |
| ·维修数据分析 | 第86-88页 |
| ·模型假设和符号说明 | 第88-89页 |
| ·模型参数估计 | 第89-94页 |
| ·构建最大似然函数 | 第89-92页 |
| ·拟合模型结果 | 第92-94页 |
| ·基于两阶段延迟时间理论的氧枪系统预防维修决策模型 | 第94-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 6 结论与展望 | 第98-101页 |
| ·本文主要研究内容及总结 | 第98-100页 |
| ·进一步研究工作 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-113页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第113-117页 |
| 学位论文数据集 | 第117页 |
