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基于随机模型的航空发动机剩余寿命预测研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
缩略词第10-11页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 剩余寿命预测方法研究现状第12-16页
        1.3.1 基于直接监测数据的剩余寿命预测方法第13-15页
        1.3.2 基于间接监测数据的剩余寿命预测方法第15-16页
    1.4 当前研究存在的问题第16页
    1.5 主要研究内容第16-18页
第二章 基于主元模型的航空发动机状态监控应用研究第18-34页
    2.1 引言第18-19页
    2.2 主元分析方法第19-23页
        2.2.1 主元分析的基本思想第19-20页
        2.2.2 主元计算第20-21页
        2.2.3 基于PCA模型的统计量及其控制限第21-22页
        2.2.4 基于PCA模型的状态监控流程第22-23页
    2.3 核主元分析法第23-28页
        2.3.1 核函数介绍第23-24页
        2.3.2 核主元计算第24-25页
        2.3.3 基于KPCA模型的统计量与控制限第25-26页
        2.3.4 基于KPCA模型的状态监控流程第26-28页
    2.4 实例验证第28-33页
        2.4.1 数据来源第28-29页
        2.4.2 基于PCA的航空发动机状态监控实例第29-31页
        2.4.3 基于KPCA的航空发动机状态监控实例第31-33页
    2.5 结论第33-34页
第三章 基于非线性随机模型的航空发动机剩余寿命预测研究第34-55页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 基于非线性RCR模型的剩余寿命预测研究第35-39页
        3.2.1 性能退化模型建立第35页
        3.2.2 模型参数估计第35-38页
        3.2.3 剩余寿命分布推导第38-39页
        3.2.4 在线剩余寿命预测流程第39页
    3.3 基于非线性Wiener退化模型的剩余寿命预测研究第39-47页
        3.3.1 性能退化模型建立第39-41页
        3.3.2 剩余寿命分布推导第41-42页
        3.3.3 退化状态估计与剩余寿命预测第42-45页
        3.3.4 基于EM算法的模型参数估计第45-47页
    3.4 实例验证第47-54页
        3.4.1 基于非线性RCR模型的发动机剩余寿命预测实例第47-51页
        3.4.2 基于非线性Wiener退化模型的发动机剩余寿命预测实例第51-54页
    3.5 结论第54-55页
第四章 基于剩余寿命的航空发动机预测维修决策研究第55-69页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 单台发动机的维修决策优化模型第56-60页
        4.2.1 优化问题描述第56-57页
        4.2.2 模型建立及求解第57-60页
    4.3 发动机机队的维修决策优化模型第60-64页
        4.3.1 优化问题描述第60页
        4.3.2 优化模型建立第60-62页
        4.3.3 基于生物地理学算法的模型求解第62-64页
    4.4 实例计算第64-68页
        4.4.1 单台发动机的预测维修决策实例第64-66页
        4.4.2 发动机机队的预测维修决策实例第66-68页
    4.5 结论第68-69页
第五章 总结与展望第69-70页
    5.1 论文主要研究成果第69页
    5.2 展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

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