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基于多工况自动辨识的飞机发动机健康评估

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

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