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铁路浪涌保护器中压敏电阻剩余寿命模型研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-22页
    1.1 研究背景及意义第12-16页
        1.1.1 铁路浪涌第12-13页
        1.1.2 铁路浪涌保护器第13-15页
        1.1.3 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-18页
        1.2.1 剩余寿命预测研究的国内外现状第16-17页
        1.2.2 压敏电阻寿命研究的国内外现状第17-18页
    1.3 研究目的和内容第18-22页
        1.3.1 研究目的第18-19页
        1.3.2 研究内容第19-22页
2 压敏电阻劣化探究第22-30页
    2.1 探究实验介绍第22-25页
        2.1.1 实验场景第22页
        2.1.2 实验浪涌第22-23页
        2.1.3 实验试样第23-24页
        2.1.4 实验过程第24-25页
    2.2 探究实验结果第25-28页
        2.2.1 电参数实验结果第25-26页
        2.2.2 残压波形实验结果第26-27页
        2.2.3 表面温度实验结果第27-28页
    2.3 本章小结第28-30页
3 基于机器学习的剩余寿命模型第30-42页
    3.1 机器学习方法介绍第30-31页
    3.2 电参数的筛选第31-33页
    3.3 剩余寿命模型构建第33-36页
        3.3.1 模型输入的数据预处理第34页
        3.3.2 模型输出的划分和标定第34-36页
        3.3.3 模型的构建方法第36页
    3.4 kNN模型的训练与验证第36-38页
    3.5 线性回归模型的训练与验证第38-40页
    3.6 剩余寿命值表示第40页
    3.7 模型应用方法第40-41页
    3.8 本章小结第41-42页
4 基于随机过程的剩余寿命模型第42-68页
    4.1 劣化敏感参数的拓展及综合表示第42-45页
        4.1.1 劣化敏感向量第42-43页
        4.1.2 劣化核第43-45页
    4.2 劣化核中浪涌能量的计算方法第45-47页
        4.2.1 8/20μs波形的计算方法第45-46页
        4.2.2 现场采集波形的计算方法第46-47页
    4.3 模型构建的几点设定和说明第47-49页
    4.4 基于马尔科夫链的剩余寿命模型第49-56页
        4.4.1 模型构建第49页
        4.4.2 状态空间的选取第49-50页
        4.4.3 转移矩阵的构建第50-51页
        4.4.4 马尔科夫链模型的构建方法及其说明第51-52页
        4.4.5 马尔科夫链模型关键参数分析第52-56页
    4.5 基于伽马过程的剩余寿命模型第56-63页
        4.5.1 模型构建第56-58页
        4.5.2 伽马过程模型的构建方法及其说明第58-60页
        4.5.3 伽马过程模型关键参数分析第60-63页
    4.6 模型对比第63-65页
        4.6.1 模拟浪涌冲击对比第64-65页
        4.6.2 对比结果总结第65页
    4.7 模型应用方法第65-66页
    4.8 本章小结第66-68页
5 总结与展望第68-70页
    5.1 总结第68页
    5.2 展望第68-70页
参考文献第70-74页
附录第74-78页
作者简历及攻读学位期间取得的科研成果第78-80页
学位论文数据集第80页

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