| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 PHM的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 航空发动机剩余寿命预测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于支持向量机的剩余寿命预测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 基于隐马尔可夫模型的健康状态评估及预测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 航空发动机性能参数预处理 | 第17-27页 |
| 2.1 发动机气路部件性能参数来源 | 第17-18页 |
| 2.2 原始数据分析及方法选择 | 第18-19页 |
| 2.3 性能参数的平滑处理 | 第19-20页 |
| 2.3.1 指数移动平均法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Savitzky-Golay平滑法 | 第20页 |
| 2.4 数据平滑处理结果及分析 | 第20-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 航空发动机性能趋势预测方法研究 | 第27-46页 |
| 3.1 支持向量机 | 第27-29页 |
| 3.2 基于支持向量机的航空发动机性能趋势预测 | 第29-30页 |
| 3.2.1 航空发动机性能趋势预测方案设计 | 第29-30页 |
| 3.3 算法优劣的评价指标 | 第30-32页 |
| 3.3.1 分类准确率 | 第31页 |
| 3.3.2 均方差（MSE） | 第31页 |
| 3.3.3 平方相关系数 | 第31页 |
| 3.3.4 k折交叉验证法 | 第31-32页 |
| 3.4 支持向量机核函数的选择 | 第32-37页 |
| 3.4.1 选择核函数的意义 | 第33页 |
| 3.4.2 核函数的选择方法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 核函数的评价指标结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5 支持向量机参数的选择 | 第37-40页 |
| 3.6 航空发动机性能趋势预测 | 第40-44页 |
| 3.6.1 数据预处理与参数选择 | 第40页 |
| 3.6.2 性能趋势预测过程 | 第40页 |
| 3.6.3 性能趋势预测结果及分析 | 第40-44页 |
| 3.7 传统性能趋势预测方法误差对比 | 第44-45页 |
| 3.8 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 航空发动机剩余寿命预测方法研究 | 第46-54页 |
| 4.1 航空发动机气路部件失效决策 | 第46-50页 |
| 4.1.1 决策函数构建 | 第46-47页 |
| 4.1.2 支持向量分类机核函数选择 | 第47-49页 |
| 4.1.3 支持向量分类机参数优化 | 第49-50页 |
| 4.2 航空发动机剩余寿命预测方法 | 第50-53页 |
| 4.2.1 预测方法建立 | 第50-51页 |
| 4.2.2 预测结果分析 | 第51-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于隐马尔可夫模型的健康状态评估与预测方法 | 第54-68页 |
| 5.1 隐马尔可夫模型选择 | 第54-56页 |
| 5.2 混合高斯隐马尔可夫模型参数表示 | 第56-57页 |
| 5.3 航空发动机健康状态评估与健康状态预测 | 第57-67页 |
| 5.3.1 航空发动机健康状态评估 | 第61-64页 |
| 5.3.2 航空发动机健康状态预测 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75-81页 |