| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 PHM的研究现状与发展趋势 | 第11页 |
| 1.2.2 工业电容的研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.3 数据可视化的研究现状与发展趋势 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 工业电容相关模型理论与技术 | 第15-23页 |
| 2.1 工业电容的相关参数概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 工业电容的等效串联电阻ESR概念 | 第15页 |
| 2.1.2 电容关键参数的选取 | 第15-16页 |
| 2.1.3 工业电容参数的测量 | 第16-18页 |
| 2.2 数据驱动的工业设备状态评估方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 数据采集方法研究 | 第18页 |
| 2.2.2 基于最小化误差思想的拟合算法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 工业设备的退化状态评估指标 | 第20页 |
| 2.2.4 工业设备的状态预测模型的研究 | 第20-23页 |
| 第三章 PHM可视化系统实现方法 | 第23-33页 |
| 3.1 PHM可视化系统架构 | 第23-24页 |
| 3.2 PHM Web系统实现方法 | 第24-29页 |
| 3.2.1 面向服务框架系统 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于SOA的Django Web框架 | 第25-26页 |
| 3.2.3 Django中MVC设计思想及其改进 | 第26-28页 |
| 3.2.4 Django CMS思想与Django Wagtail插件 | 第28-29页 |
| 3.3 PHM数据可视化实现方法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 新一代HTML标准HTML5 | 第29-30页 |
| 3.3.2 移动端优先设计 | 第30-31页 |
| 3.3.3 Bootstrap响应式设计框架 | 第31页 |
| 3.3.4 Javascript可视化前端框架 | 第31-33页 |
| 第四章 工业电容退化状态模型的设计 | 第33-40页 |
| 4.1 工业电容退化模型设计路线 | 第33-34页 |
| 4.2 工业电容EIS频谱数据的分析与回归处理 | 第34-37页 |
| 4.3 工业电容退化状态的评估方案 | 第37-38页 |
| 4.4 基于ARMA剩余寿命的模型的分析 | 第38-39页 |
| 4.5 本章结论 | 第39-40页 |
| 第五章 PHM可视化系统项目设计与实现 | 第40-57页 |
| 5.1 PHM可视化系统的需求分析 | 第40页 |
| 5.2 算法模型与PHM可视化系统的整合 | 第40-41页 |
| 5.3 PHM可视化Web系统架构设计 | 第41-43页 |
| 5.3.1 系统结构 | 第41-42页 |
| 5.3.2 Django与Wagtail框架的搭建 | 第42-43页 |
| 5.4 数据库模型设计 | 第43-46页 |
| 5.5 Django模板设计 | 第46-49页 |
| 5.5.1 基于Django模板的响应式系统主页设计 | 第46-48页 |
| 5.5.2 ECharts数据可视化的实现 | 第48-49页 |
| 5.6 PHM系统平台的冗余系统 | 第49-52页 |
| 5.6.1 基于服务器的冗余备份与负载均衡 | 第50-51页 |
| 5.6.2 基于数据库的冗余方法与读写分离 | 第51-52页 |
| 5.7 PHM系统平台的分布式计算集群 | 第52-54页 |
| 5.7.1 hadoop生态系统 | 第52-53页 |
| 5.7.2 Spark计算引擎 | 第53-54页 |
| 5.7.3 集群计算基准测试 | 第54页 |
| 5.8 PHM系统平台的搭建 | 第54-56页 |
| 5.8.1 平台所需平台环境 | 第54-55页 |
| 5.8.2 平台搭建网络结构 | 第55-56页 |
| 5.9 本章结论 | 第56-57页 |
| 结束语 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 发表文章 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
