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基于智能二次电源的健康管理技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-23页
   ·课题研究背景第11-13页
   ·课题研究目的和意义第13页
   ·PHM的关键技术与研究现状第13-20页
     ·PHM的关键技术第13-16页
     ·PHM技术的国外研究现状第16-18页
     ·PHM技术的国内研究现状第18页
     ·现有技术的不足与发展趋势第18-20页
   ·本文的主要研究内容第20-23页
第2章 智能二次电源的基础环境评估和FMEA失效模式研究第23-39页
   ·引言第23-24页
   ·基础环境评估第24-28页
     ·问题描述第24页
     ·系统建模第24-25页
     ·仿真实验第25-26页
     ·实验结果分析第26-28页
   ·智能二次电源FMEA研究第28-29页
   ·部分元器件失效机理和退化模型分析第29-38页
     ·元器件的失效率分布第29页
     ·元器件的失效机理和退化模型第29-38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 智能二次电源系统级故障特征提取研究第39-51页
   ·引言第39-40页
   ·智能二次电源主要性能参数分析第40-41页
   ·系统级故障特征提取第41-46页
     ·最小二乘支持向量回归第42-45页
     ·系统级故障特征参数提取第45-46页
   ·仿真实验结果分析第46-50页
     ·仿真实验结果分析第46-48页
     ·温度影响分析第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 智能二次电源状态监测研究第51-67页
   ·引言第51页
   ·马氏距离第51-53页
   ·建立健康状态监控方法与步骤第53-57页
     ·实验参数的选择第54页
     ·马氏距离的计算与阈值建立第54-56页
     ·判别方法第56-57页
   ·仿真实验结果分析第57-65页
     ·实验结果分析第57-62页
     ·噪声分布影响分析第62-65页
   ·本章小结第65-67页
第5章 基于马氏距离的故障预测研究第67-75页
   ·引言第67页
   ·最小二乘支持向量机故障预测第67-70页
     ·LS-SVM故障预测第67-68页
     ·预测结果分析第68-70页
   ·神经网络故障预测第70-74页
     ·BP神经网络故障预测第70-72页
     ·预测结果分析第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第6章 总结与展望第75-79页
   ·研究工作总结第75-76页
   ·存在的问题及后续工作展望第76-79页
参考文献第79-84页
在学期间学术成果情况第84-85页
指导教师及作者简介第85-86页
致谢第86-87页
附录第87-88页

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