| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-15页 |
| ·国外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14页 |
| ·基于HMM的故障预测研究现状 | 第14-15页 |
| ·课题研究的主要内容及创新点 | 第15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 特征提取和退化状态划分方法研究 | 第17-31页 |
| ·基于核主元分析的特征提取 | 第18-22页 |
| ·核主元分析方法的引入 | 第18页 |
| ·核主元分析用于特征提取 | 第18-21页 |
| ·核主元分析中的两个问题 | 第21-22页 |
| ·基于谱聚类的状态划分 | 第22-26页 |
| ·谱聚类简介 | 第22-23页 |
| ·经典谱聚类算法 | 第23-24页 |
| ·自动确定类别的谱聚类算法 | 第24-26页 |
| ·基于核函数的特征提取和谱聚类方法研究 | 第26-28页 |
| ·核主元分析和谱聚类之间的关系 | 第26-27页 |
| ·核主元分析加速算法 | 第27页 |
| ·引入降采样的谱聚类加速算法 | 第27-28页 |
| ·算法验证 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于CHSMM的剩余寿命预测技术研究 | 第31-45页 |
| ·HSMM的理论基础 | 第31-34页 |
| ·HSMM的定义 | 第31-33页 |
| ·CHSMM的表示形式 | 第33-34页 |
| ·CHSMM的算法推导及模型训练的方案 | 第34-40页 |
| ·算法的重新推导 | 第34-37页 |
| ·模型初始化问题 | 第37-38页 |
| ·多观测序列训练问题 | 第38-40页 |
| ·基于CHSMM的非线性系统的剩余寿命预测方法 | 第40-44页 |
| ·总体思路 | 第40-42页 |
| ·基于CHSMM的退化状态识别方法 | 第42页 |
| ·基于CHSMM的剩余寿命预测方法 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于谱聚类和CHSMM的非线性系统的剩余寿命预测方法验证 | 第45-52页 |
| ·实验数据描述 | 第45页 |
| ·实验方案设计 | 第45-46页 |
| ·基于CHSMM的剩余寿命预测方法的实验验证 | 第46-50页 |
| ·基于CHSMM的退化状态识别 | 第46-48页 |
| ·基于CHSMM的剩余寿命预测 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |