ABSTRACT | 第4-5页 |
CHAPTER 1 Introduction to systems prognostics and literature review | 第8-45页 |
1.1 Introduction | 第8-11页 |
1.1.1 Maintenance Evolution | 第8-10页 |
1.1.2 Maintenance Optimization | 第10-11页 |
1.2 Intelligent Maintenance | 第11-14页 |
1.3 Degradation Prognostic | 第14-20页 |
1.3.1 Degradation versus Prognostic | 第14页 |
1.3.2 Equipment Degradation Trajectory | 第14-18页 |
1.3.3 Definition and Methodologies | 第18-20页 |
1.4 Prognostic Definition | 第20-21页 |
1.5 The Role of Prognostic in Lifetime Process | 第21-23页 |
1.6 State-of-the-Art of the Prognostic Approaches | 第23-41页 |
1.6.1 Prognostic Based on Models | 第24-29页 |
1.6.2 Prognostic Guided by Data (data driven approach) | 第29-35页 |
1.6.3 Prognostic Based on Experience | 第35-41页 |
1.7 Comparison between the approaches | 第41-44页 |
1.8 Summary | 第44页 |
1.9 Thesis organization | 第44-45页 |
CHAPTER 2 Methods of signal processing | 第45-57页 |
2.1 Data Acquisition | 第45-46页 |
2.2 Data Processing | 第46-56页 |
2.2.1 Data Cleaning | 第47-48页 |
2.2.2 Feature Extraction | 第48-53页 |
2.2.3 Feature Selection | 第53-56页 |
2.3 Summary | 第56-57页 |
CHAPTER 3 Back propagation neural network based performance assessment & remaining usefullife prediction | 第57-66页 |
3.1 Introduction | 第57页 |
3.2 Back Propagation Neural Network BPNN | 第57-61页 |
3.2.1 Overview | 第57-58页 |
3.2.2 Architecture | 第58-59页 |
3.2.3 Number of Nodes and Layers | 第59页 |
3.2.4 Setting Weights | 第59-60页 |
3.2.5 Running and training NN | 第60页 |
3.2.6 Activation Function | 第60-61页 |
3.2.7 Pruning | 第61页 |
3.3 Back Propagation (BP) Algorithm | 第61-62页 |
3.4 Advantages and Disadvantages | 第62页 |
3.5 Outcome | 第62-63页 |
3.6 BPNN based performance assessment | 第63-65页 |
3.7 BPNN based model for RUL prediction | 第65-66页 |
CHAPTER 4 Experiment results and discussion | 第66-75页 |
4.1 Experiment design | 第66-68页 |
4.2 Signal processing | 第68-71页 |
4.3 Performance assessment | 第71-73页 |
4.4 RUL prediction | 第73-75页 |
4.5 Summary | 第75页 |
Conclusion | 第75-77页 |
References | 第77-90页 |
Acknowledgement | 第90页 |