数据驱动的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 | 
| abstract | 第6-8页 | 
| 注释表 | 第13-14页 | 
| 缩略词 | 第14-16页 | 
| 第一章 绪论 | 第16-38页 | 
| 1.1 研究背景和意义 | 第16-18页 | 
| 1.2 航空发动机PHM技术发展概况 | 第18-27页 | 
| 1.2.1 国外研究现状和趋势 | 第18-25页 | 
| 1.2.2 国内研究现状和不足 | 第25-27页 | 
| 1.3 剩余使用寿命预测研究综述 | 第27-35页 | 
| 1.4 论文内容安排 | 第35-38页 | 
| 第二章 面向RUL预测的航空发动机健康评估 | 第38-63页 | 
| 2.1 引言 | 第38页 | 
| 2.2 健康评估流程 | 第38-41页 | 
| 2.3 传感器选择 | 第41-46页 | 
| 2.3.1 基于信息熵的传感器选择 | 第41-44页 | 
| 2.3.2 基于排列熵的传感器选择 | 第44页 | 
| 2.3.3 基于互信息的传感器选择 | 第44-46页 | 
| 2.4 基于核主元分析的健康评估模型 | 第46-47页 | 
| 2.5 基于二次规划的健康评估模型 | 第47-52页 | 
| 2.6 健康评估实例 | 第52-62页 | 
| 2.7 本章小结 | 第62-63页 | 
| 第三章 基于退化轨迹相似性的RUL预测 | 第63-86页 | 
| 3.1 引言 | 第63页 | 
| 3.2 基于相似性的RUL预测原理 | 第63-72页 | 
| 3.2.1 基于相似性的RUL预测框架 | 第63-64页 | 
| 3.2.2 退化轨迹提取 | 第64-68页 | 
| 3.2.3 相似性度量 | 第68-70页 | 
| 3.2.4 估计值综合 | 第70-72页 | 
| 3.3 TE-SBP预测方法 | 第72-79页 | 
| 3.3.1 TE-SBP预测方法原理 | 第72-75页 | 
| 3.3.2 基于状态空间模型的退化轨迹外推 | 第75-79页 | 
| 3.4 实例研究 | 第79-85页 | 
| 3.5 本章小结 | 第85-86页 | 
| 第四章 基于相关向量机的RUL预测 | 第86-108页 | 
| 4.1 引言 | 第86-87页 | 
| 4.2 相关向量机回归 | 第87-92页 | 
| 4.2.1 相关向量机回归模型 | 第87-89页 | 
| 4.2.2 超参数估计 | 第89-91页 | 
| 4.2.3 RVM训练过程 | 第91-92页 | 
| 4.3 基于PSO优化的小波相关向量机 | 第92-99页 | 
| 4.3.1 小波相关向量机WRVM | 第93-95页 | 
| 4.3.2 基于PSO的WRVM参数优化 | 第95-99页 | 
| 4.4 基于WRVM的RUL预测 | 第99-107页 | 
| 4.4.1 RUL预测方案 | 第99-102页 | 
| 4.4.2 RUL预测实例研究 | 第102-107页 | 
| 4.5 本章小结 | 第107-108页 | 
| 第五章 基于随机过程的RUL预测 | 第108-129页 | 
| 5.1 引言 | 第108-109页 | 
| 5.2 基于随机过程RUL预测的一般流程 | 第109-111页 | 
| 5.3 带随机效应的指数退化模型 | 第111-117页 | 
| 5.3.1 模型描述 | 第111-112页 | 
| 5.3.2 基于Baysian的模型参数更新 | 第112-113页 | 
| 5.3.3 基于EM算法的模型参数估计 | 第113-115页 | 
| 5.3.4 剩余使用寿命分布函数 | 第115-117页 | 
| 5.4 采用改进粒子滤波的状态估计 | 第117-124页 | 
| 5.4.1 粒子滤波 | 第117-118页 | 
| 5.4.2 粒子滤波算法的改进 | 第118-123页 | 
| 5.4.3 退化状态估计 | 第123-124页 | 
| 5.5 基于随机过程的RUL预测实例 | 第124-128页 | 
| 5.6 本章小结 | 第128-129页 | 
| 第六章 数据驱动RUL预测方法的融合 | 第129-140页 | 
| 6.1 引言 | 第129页 | 
| 6.2 RUL预测融合框架 | 第129-133页 | 
| 6.3 基于卡尔曼滤波器的RUL预测融合 | 第133-136页 | 
| 6.4 RUL预测融合实例 | 第136-139页 | 
| 6.5 本章小结 | 第139-140页 | 
| 第七章 总结与展望 | 第140-144页 | 
| 7.1 论文工作总结 | 第140-142页 | 
| 7.2 进一步研究展望 | 第142-144页 | 
| 参考文献 | 第144-160页 | 
| 致谢 | 第160-161页 | 
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第161页 |