摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
第一章 绪论 | 第7-14页 |
1.1 研究的背景及意义 | 第7-9页 |
1.2 航空发动机健康状态评估的国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.2.1 航空发动机健康状态评估的国外研究现状与趋势 | 第9-10页 |
1.2.2 航空发动机健康状态评估的国内研究现状 | 第10-11页 |
1.3 优化算法的比较 | 第11-12页 |
1.4 论文研究的问题及结构安排 | 第12-14页 |
第二章 基于自动工况聚类辨识方法的研究 | 第14-23页 |
2.1 引言 | 第14页 |
2.2 航空发动机健康状态评估 | 第14-15页 |
2.3 基于多工况自动聚类辨识对航空发动机健康状态评估的应用流程 | 第15-22页 |
2.4 本章小结 | 第22-23页 |
第三章 模型的建立及分析 | 第23-53页 |
3.1 数据集选取 | 第23-25页 |
3.2 实验数据处理 | 第25-46页 |
3.3 建立logistic回归模型 | 第46-48页 |
3.4 模型加权 | 第48-49页 |
3.5 回归模型的显著性检验 | 第49-52页 |
3.5.1 F检验值的确定 | 第49-50页 |
3.5.2 相关统计量的计算 | 第50页 |
3.5.3 拟合度分析 | 第50-51页 |
3.5.4 假设检验 | 第51-52页 |
3.6 本章小结 | 第52-53页 |
第四章 健康状态评估及故障预测分析与排除 | 第53-69页 |
4.1 常见故障类型 | 第53-54页 |
4.2 故障分析 | 第54-58页 |
4.3 故障排除 | 第58-59页 |
4.3.1 发动机电子控制组件故障 | 第58页 |
4.3.2 发动机推力杆位置设定错误 | 第58-59页 |
4.3.3 油门杆太松或太紧 | 第59页 |
4.3.4 发动机主控电门故障 | 第59页 |
4.4 数据预测 | 第59-68页 |
4.5 本章小结 | 第68-69页 |
第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
5.1 总结 | 第69-70页 |
5.2 展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
攻读硕士学位期间取得的相关科研成果 | 第75-77页 |