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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

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