基于生命周期的智能家居故障预测诊断算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外智能家居与故障诊断的研究现状与发展趋势 | 第9-13页 |
| ·国外发展现状 | 第9-11页 |
| ·国内发展现状 | 第11-12页 |
| ·发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文研究的内容和意义 | 第13-16页 |
| 2 灰色预测与灰色关联 | 第16-24页 |
| ·前言 | 第16页 |
| ·灰色预测理论 | 第16-21页 |
| ·灰色预测模型的建立 | 第16-18页 |
| ·模型精度检验 | 第18-20页 |
| ·故障参数预测的实现过程 | 第20-21页 |
| ·灰色关联理论 | 第21-24页 |
| ·灰色关联分析 | 第21-22页 |
| ·无量纲化 | 第22-23页 |
| ·基于灰色关联度的故障诊断 | 第23-24页 |
| 3 引入能量系统的智能家居系统故障特征分析 | 第24-30页 |
| ·智能家居能量控制系统介绍 | 第24-26页 |
| ·智能家居能量控制系统的结构和功能 | 第24-25页 |
| ·智能家居能量控制系统体系的组成 | 第25-26页 |
| ·智能家居系统的结构及故障分析 | 第26-30页 |
| ·智能家居系统的结构 | 第26-28页 |
| ·智能家居系统的故障分析 | 第28-30页 |
| 4 基于生命周期的智能家居故障检测 | 第30-37页 |
| ·前言 | 第30页 |
| ·基于生命周期的智能家居故障检测的提出 | 第30-32页 |
| ·基于生命周期的智能家居故障检测阈值的确定 | 第32-37页 |
| 5 智能家居故障优化关联度诊断算法 | 第37-47页 |
| ·基于weibull 分布的故障率预测 | 第37-42页 |
| ·常用的生命周期分布 | 第37-38页 |
| ·weibull 分布特点及设备生命周期模型 | 第38-39页 |
| ·设备或零部件的全生命周期故障率曲线 | 第39-41页 |
| ·设备或零部件的生命周期模型参数估计 | 第41-42页 |
| ·故障率预测的实现步骤 | 第42页 |
| ·基于故障率的优化智能家居故障关联诊断算法及实现 | 第42-47页 |
| ·生命周期和故障率的引入 | 第42-43页 |
| ·改进的智能家居故障灰色关联度诊断算法 | 第43-46页 |
| ·基于故障率的智能家居故障预测诊断算法的实现 | 第46-47页 |
| 6 算法应用实例 | 第47-61页 |
| ·生命周期及故障率预测 | 第47-51页 |
| ·基于预测模型的智能家居故障特征参数预测 | 第51-56页 |
| ·智能家居故障的关联诊断分析 | 第56-61页 |
| 7 结论与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-70页 |
