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退化数据驱动的设备剩余寿命预测研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9-10页
   ·设备剩余寿命预测研究综述第10-14页
   ·本文工作第14-15页
     ·研究内容第14-15页
     ·技术路线第15页
   ·内容组织与章节安排第15-17页
第二章 数据驱动的剩余寿命预测第17-28页
   ·数据的分类第17-18页
   ·数据预处理第18-19页
   ·基于计算智能的剩余寿命预测方法第19-23页
   ·基于概率统计理论的剩余寿命预测方法第23-28页
第三章 基于多变量灰色误差神经网络的剩余寿命预测第28-50页
   ·基于灰色系统理论的灰色预测方法第28-36页
     ·灰色系统理论概述第28页
     ·基于灰色系统理论的灰色预测模型第28-30页
     ·多变量MGM(1, )预测模型第30-33页
     ·多变量MGM(1, )模型优化方法第33-36页
   ·基于RBF神经网络的预测方法第36-40页
     ·RBF神经网络模型概述第36-39页
     ·基于RBF神经网络的预测模型算法第39-40页
   ·基于多变量灰色误差神经网络的剩余寿命预测方法第40-45页
     ·算法理论基础第40-41页
     ·算法实现步骤第41-45页
   ·实例仿真第45-49页
   ·小结第49-50页
第四章 面向非线性退化过程的剩余寿命预测第50-65页
   ·Wiener过程模型概述第50-52页
     ·Wiener过程的定义第50-51页
     ·Wiener过程的性质与特性第51-52页
   ·基于非线性漂移Wiener过程的退化模型及其寿命分布第52-55页
     ·基于非线性漂移Wiener过程的退化模型第52-53页
     ·剩余寿命分布第53-55页
   ·退化模型参数估计及其在线更新第55-57页
   ·仿真分析第57-63页
     ·数值仿真第57-60页
     ·实例仿真第60-63页
   ·小结第63-65页
结束语第65-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-75页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第75-76页

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