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第1章 绪论1

1.1研究背景和意义1

1.2研究范围与对象4

1.3研究目的与创新点5

1.4研究框架7

1.5本章小结8

第2章 设备维护的概念9

2.1引言9

2.2设备健康管理的历史发展12

2.3设备健康预测方法的研究及进展14

2.3.1基于物理模型的方法15

2.3.2基于知识驱动的方法17

2.3.3基于数据驱动的方法20

2.3.4基于模型驱动的方法26

2.3.5基于信息融合的方法31

2.3.6混合模型32

2.4设备维护方法的研究及进展36

2.4.1基于健康信息的维护38

2.4.2基于衰退过程的维护40

2.4.3基于备件库存的维护41

2.5设备维护调度方法的研究及进展42

2.6现有方法的不足47

2.6.1设备健康预测研究的不足47

2.6.2设备维护研究的不足48

2.6.3设备维护调度优化需要研究的问题48

2.7退化隐半马尔可夫模型49

2.8本章小结56

第3章 单监测信息的在线健康预测60

3.1引言60

3.2设备在线健康预测方法62

3.2.1数据预处理及特征提取62

3.2.2在线健康预测算法64

3.2.3剩余有效寿命预测方法68

3.3算例分析69

3.3.1基于HSMM的健康诊断71

3.3.2数据准备与处理73

3.3.3模型参数估计77

3.3.4在线健康预测分析78

3.3.5预测性能评估82

3.4本章小结85

第4章 多监测信息的在线健康预测86

4.1引言86

4.2特征空间降维87

4.3设备在线健康预测方法88

4.3.1修正隐式半马尔可夫模型88

4.3.2自适应隐式半马尔可夫模型92

4.3.3剩余有效寿命预测方法94

4.4算例分析97

4.4.1数据准备97

4.4.2在线健康状态识别分析98

4.4.3在线健康预测分析101

4.4.4预测性能评估103

4.5本章小结106

第5章 基于在线健康预测的集成动态维护研究107

5.1引言107

5.2衰退过程分析112

5.3维护动作与维护时间分析114

5.4集成动态维护模型117

5.4.1基本假设和符号117

5.4.2维护成本分析119

5.4.3基于动态规划算法维护策略优化模型123

5.4.4维护策略优化算法127

5.5算例分析129

5.5.1数据准备129

5.5.2其他维护策略133

5.5.3维护结果分析134

5.5.4备件库存策略分析137

5.5.5策略动态性分析138

5.6本章小结141

第6章 基于集成维护模型的维护调度优化研究143

6.1引言143

6.2设备维护调度优化模型144

6.2.1设备维护调度决策144

6.2.2遗传算法151

6.3案例分析153

6.3.1数据准备154

6.3.2算法设计157

6.3.3维护调度比较分析157

6.3.4考虑调整因子的维护调度分析163

6.4本章小结165

第7章 总结与展望166

7.1结论166

7.2展望168

参考文献170