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系统可靠性增长预测理论与方法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-17页
第1章 绪论第17-33页
   ·研究的目的和意义第17-18页
   ·可靠性增长技术国内外研究现状第18-24页
     ·采取即时纠正的系统可靠性增长第18-20页
     ·含延缓纠正的系统可靠性增长第20-21页
     ·可靠性增长与可靠性预测第21-24页
   ·可靠性增长预测技术发展态势第24-27页
     ·小子样系统的可靠性增长预测第24-25页
     ·加速可靠性增长预测第25-26页
     ·全寿命期的可靠性增长预测第26-27页
     ·基于故障解析与可靠性统计的可靠性增长预测第27页
   ·风力发电机组可靠性研究现状及发展趋势第27-31页
   ·主要研究内容第31-33页
第2章 采取即时纠正的系统可靠性增长预测第33-55页
   ·基于AMSAA 模型的系统可靠性增长预测第33-40页
     ·预测方法的改进第34-36页
     ·基于无信息先验的系统可靠性增长预测第36-38页
     ·基于均匀先验的系统可靠性增长预测第38-40页
   ·基于广义伽玛分布的系统可靠性增长预测模型第40-48页
     ·故障时间与广义伽玛分布第41-42页
     ·未来故障发生时间预测第42-46页
     ·预测精度分析第46-47页
     ·数值例第47-48页
   ·基于条件分布的系统可靠性增长预测模型第48-54页
     ·未来故障发生时间与条件分布第48-50页
     ·未来故障发生时间预测第50-52页
     ·预测精度分析第52页
     ·数值例第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第3章 含延缓纠正的系统可靠性增长预测第55-72页
   ·集中延缓纠正的系统可靠性增长预测模型第55-62页
     ·基本假设第55页
     ·系统可靠性增长预测建模第55-58页
     ·模型参数的极大似然估计第58-59页
     ·系统可靠性测度预测结果第59-62页
     ·实例验证第62页
   ·含延缓纠正的系统可靠性增长预测模型第62-66页
     ·基本假设第62页
     ·系统可靠性增长预测建模第62-65页
     ·系统可靠性测度预测结果第65-66页
     ·实例验证第66页
   ·基于D-S 证据理论的纠正有效性系数改进第66-71页
     ·专家信息的转化第66-67页
     ·基于D-S 证据理论的专家信息融合第67-68页
     ·改进后的纠正有效性系数第68-69页
     ·数值例第69-71页
   ·本章小结第71-72页
第4章 风力发电机组系统可靠性增长评估与预测第72-100页
   ·工程背景第72-73页
   ·风力发电机组系统可靠性综合与预测第73-80页
     ·风电机组结构层次划分第73-74页
     ·单元寿命模拟值第74-75页
     ·系统寿命模拟值第75页
     ·系统可靠性统计推断第75-77页
     ·工程应用实例第77-80页
   ·基于AMSAA 模型的风电机组可靠性增长评估与预测第80-82页
   ·风力发电机组未来故障发生时间预测第82-85页
     ·风电机组运行故障数据的特点第82-83页
     ·下一次故障时间预测第83-85页
   ·含延缓纠正的风力发电机组系统可靠性增长预测第85-91页
     ·集中延缓纠正的风电机组系统可靠性增长预测第85-89页
     ·含延缓纠正的风电机组系统可靠性增长预测第89-91页
   ·风力发电机组关键零部件储备数单样预测第91-99页
     ·未来区间段内故障次数预测第92-94页
     ·预测结果的相对离散程度第94页
     ·工程应用实例第94-95页
     ·预测结果的影响因素分析第95-99页
   ·本章小结第99-100页
第5章 风电机组可靠性增长预测解析系统第100-112页
   ·系统设计与实现第100-106页
     ·需求分析第100页
     ·方案设计第100-102页
     ·数据管理子系统第102-103页
     ·数据解析子系统第103-106页
   ·软件系统演示与验证第106-110页
     ·风力发电机组故障数据管理第106-108页
     ·风力发电机组可靠性增长评估与预测第108-110页
   ·本章小结第110-112页
结论第112-114页
参考文献第114-124页
攻读学位期间发表的学术论文第124-125页
致谢第125-126页

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