图书介绍
数据驱动的设备剩余寿命预测理论及应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 司小胜，胡昌华著 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：9787118103946
- 出版时间：2016
- 标注页数：246页
- 文件大小：30MB
- 文件页数：266页
- 主题词：数据处理系统－数据通信设备－寿命－预测
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 引言1
1.2 预测与健康管理的研究进展4
1.3 数据驱动的剩余寿命预测综述5
1.3.1 基于直接监测数据的剩余寿命预测7
1.3.2 基于间接监测数据的剩余寿命预测13
1.4 本书概况17
第2章 寿命预测性能约束下的数据测量误差可行域分析20
2.1 引言20
2.2 问题提出和基本定义20
2.2.1 问题提出20
2.2.2 基本定义24
2.3 考虑测量误差和不考虑测量误差时寿命预测的性质25
2.3.1 不考虑测量误差时寿命预测的性质26
2.3.2 考虑测量误差时寿命预测的性质27
2.4 寿命预测性能约束下测量误差参数的可行域31
2.4.1 考虑与不考虑测量误差时寿命预测差异的性能测度31
2.4.2 变化系数相对增加率下测量误差参数的可行域33
2.4.3 方差相对增加率下测量误差参数的可行域35
2.4.4 相似性测度下测量误差参数的可行域36
2.5 带随机测量误差的寿命预测对维修决策的影响44
2.6 实例研究47
2.6.1 数值例子47
2.6.2 惯性导航系统实例验证50
第3章 线性随机退化设备的剩余寿命自适应预测方法59
3.1 引言59
3.2 线性随机退化设备的退化建模60
3.2.1 基于线性随机退化模型的寿命分析方法概述60
3.2.2 线性随机退化设备建模62
3.3 剩余寿命自适应预测64
3.4 随机模型参数估计算法及其收敛性分析66
3.4.1 期望最大化算法67
3.4.2 线性随机退化模型参数自适应估计算法68
3.4.3 模型参数自适应估计算法的收敛性分析72
3.5 实例研究75
3.5.1 问题描述75
3.5.2 惯性导航系统剩余寿命预测结果76
3.5.3 比较研究78
第4章 线性随机退化设备剩余寿命预测的精确封闭解83
4.1 引言83
4.2 依赖于退化轨迹的剩余寿命自适应预测方法84
4.2.1 基于随机过程的退化模型的一般性描述84
4.2.2 依赖于退化轨迹的剩余寿命自适应预测方法85
4.3 线性随机退化模型及剩余寿命预测87
4.4 指数随机退化模型及剩余寿命预测97
4.5 验证研究105
4.5.1 数值例子105
4.5.2 惯性导航系统实例研究110
第5章 多层不确定性下的设备剩余寿命预测方法115
5.1 引言115
5.2 问题描述116
5.3 三层不确定性下设备的剩余寿命预测118
5.3.1 情况1时的剩余寿命预测119
5.3.2 情况2时的剩余寿命预测124
5.3.3 情况3：三层不确定性下的剩余寿命预测127
5.4 模型参数可辨识性与估计方法137
5.5 实例研究140
5.5.1 实例问题描述141
5.5.2 模型拟合度比较142
5.5.3 剩余寿命预测比较144
第6章 非线性随机退化建模与剩余寿命预测方法150
6.1 引言150
6.2 启发性实例与非线性随机退化建模151
6.2.1 启发性实例151
6.2.2 非线性随机退化过程建模154
6.3 非线性随机退化设备的剩余寿命预测155
6.3.1 寿命分布的推导155
6.3.2 考虑个体差异时的剩余寿命预测163
6.3.3 考虑测量不确定性时的剩余寿命预测166
6.4 非线性随机退化模型的参数估计170
6.5 实例研究173
6.5.1 激光发生器的退化数据174
6.5.2 航空铝合金材料A2017-T4的疲劳裂纹增长数据177
6.5.3 惯性导航系统陀螺仪漂移退化数据180
第7章 隐含非线性退化建模与剩余寿命在线预测方法184
7.1 引言184
7.2 问题描述与剩余寿命预测185
7.2.1 问题描述185
7.2.2 剩余寿命预测186
7.3 参数在线估计算法189
7.4 三种非线性函数下的具体实现191
7.4.1 三种非线性函数形式下剩余寿命分布的推导191
7.4.2 三种状态空间模型对应的参数估计方法193
7.5 数值算例196
7.5.1 数值仿真验证196
7.5.2 补充的数值算例200
7.6 实例验证203
7.6.1 问题描述203
7.6.2 实验结果分析204
第8章 存在状态切换的设备剩余储存寿命预测方法207
8.1 引言207
8.2 问题描述208
8.3 设备储存-工作状态切换过程建模210
8.3.1 随机时变的设备运行过程210
8.3.2 设备运行过程参数的Bayesian估计212
8.4 设备退化过程建模与剩余储存寿命预测215
8.4.1 固定设备运行过程与模型参数下的剩余储存寿命预测215
8.4.2 退化过程参数的Bayesian估计219
8.4.3 随机时变设备运行过程下的剩余储存寿命预测221
8.5 实例研究223
8.5.1 问题背景与数据描述223
8.5.2 结果与讨论225
附录A 方程（2.101）和方程（2.102）的推导229
附录B 引理5.2和引理5.3的证明231
参考文献233