间歇状态监测下缓慢退化系统的剩余寿命预测与维修策略优化研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-20页 |
| 1.2.1 缓慢退化系统的剩余寿命预测研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 缓慢退化系统的维修策略优化研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第19-20页 |
| 1.3 主要研究内容和论文结构 | 第20-25页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 论文结构框架 | 第21-25页 |
| 2 基于卡尔曼滤波的测量误差滤除方法 | 第25-43页 |
| 2.1 测量误差的影响 | 第25-26页 |
| 2.2 卡尔曼滤波及参数估计 | 第26-31页 |
| 2.2.1 退化系统的状态空间模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波原理 | 第28-30页 |
| 2.2.3 非线性卡尔曼滤波 | 第30-31页 |
| 2.3 模型参数估计 | 第31-32页 |
| 2.4 基于卡尔曼滤波的测量误差滤除方法验证 | 第32-41页 |
| 2.4.1 实例描述 | 第32-33页 |
| 2.4.2 退化系统的卡尔曼滤波动态模型 | 第33-37页 |
| 2.4.3 灵敏度分析 | 第37-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 3 基于维纳过程与卡尔曼滤波的剩余寿命预测 | 第43-63页 |
| 3.1 退化模型的选择 | 第44-46页 |
| 3.2 退化模型的建立及参数估计 | 第46-48页 |
| 3.2.1 模型假设 | 第46-47页 |
| 3.2.2 构建模型 | 第47页 |
| 3.2.3 模型参数估计 | 第47-48页 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波的寿命预测方法 | 第48页 |
| 3.4 实例分析 | 第48-60页 |
| 3.4.1 闸片退化数据的分析 | 第50-55页 |
| 3.4.2 拖车闸片剩余寿命预测 | 第55-57页 |
| 3.4.3 动车闸片剩余寿命预测 | 第57-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-63页 |
| 4 基于半马尔可夫决策过程的维修策略优化 | 第63-79页 |
| 4.1 半马尔可夫决策过程的描述 | 第64-65页 |
| 4.2 构建基于半马尔可夫决策过程的维修策略模型 | 第65-69页 |
| 4.2.1 模型假设 | 第65页 |
| 4.2.2 构建模型 | 第65-69页 |
| 4.3 策略迭代算法 | 第69-70页 |
| 4.4 实例分析 | 第70-77页 |
| 4.4.1 闸片模型参数 | 第70-71页 |
| 4.4.2 闸片维修策略的分析 | 第71-73页 |
| 4.4.3 维修策略的对比分析 | 第73-74页 |
| 4.4.4 灵敏度分析 | 第74-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 5 总结与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 工作总结 | 第79-80页 |
| 5.2 工作展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
