| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 健康状态预测技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 维修计划建模技术 | 第14-15页 |
| 1.2.3 维修计划求解技术 | 第15页 |
| 1.2.4 系统框架及数据库构建技术 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于区间数理论的装备健康状态预测技术 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 装备健康状态预测过程 | 第18-29页 |
| 2.2.1 基于区间数理论的性能参数预处理 | 第19-24页 |
| 2.2.2 基于多装备健康状态曲线加权融合的预测技术 | 第24-29页 |
| 2.3 实验验证 | 第29-33页 |
| 2.3.1 基于燃气轮机模拟器的实验验证 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于工程机械的实验验证 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于健康状态的维修计划建模技术 | 第34-47页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 基于健康状态的状态回退模型 | 第35-38页 |
| 3.2.1 维修等级的划分 | 第35-36页 |
| 3.2.2 状态回退模型的建立 | 第36-38页 |
| 3.3 基于状态回退模型的单装备最佳维修时机模型 | 第38-41页 |
| 3.3.1 健康状态等级的划分 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于运行成本最小的最佳维修时机模型 | 第39-41页 |
| 3.4 基于成组维修的多装备维修计划模型 | 第41-46页 |
| 3.4.1 基于成组维修的分组 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于维修成本最小的维修计划模型 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于粒子群-模拟退火混合算法的维修计划模型求解 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 基本粒子群算法及其改进 | 第47-48页 |
| 4.3 单装备最佳维修时机模型的实验验证 | 第48-54页 |
| 4.3.1 基于航空发动机的最佳维修时机模型验证 | 第49-52页 |
| 4.3.2 基于工程机械的最佳维修时机模型验证 | 第52-54页 |
| 4.4 多装备维修计划模型的实验验证 | 第54-60页 |
| 4.4.1 基于航空发动机的维修计划模型验证 | 第55-59页 |
| 4.4.2 基于工程机械的维修计划模型验证 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于健康状态的维修计划系统研发 | 第61-74页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 系统需求分析与设计 | 第61-66页 |
| 5.2.1 系统需求分析 | 第61-63页 |
| 5.2.2 系统功能设计 | 第63-64页 |
| 5.2.3 系统体系结构设计 | 第64-66页 |
| 5.3 系统实现 | 第66-73页 |
| 5.3.1 系统信息管理 | 第66-70页 |
| 5.3.2 系统维修计划功能实现 | 第70-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80页 |