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摘要
第1章 绪论
1.1 选题背景和研究意义
1.2 故障预测与健康管理理论简介
1.2.1 基本概念
1.2.2 体系结构
1.3 剩余寿命预测方法及分类
1.4 基于数据驱动的RUL预测方法
1.4.1 直接预测方法
1.4.2 间接预测方法
1.5 国内外研究现状
1.6 本文研究内容安排
第2章 基于退化因子的隐马尔科夫模型建立
2.1 引言
2.2 隐马尔科夫基本理论
2.2.1 隐马尔科夫基本概念
2.2.2 Markov链的形状
2.3 隐马尔科夫解决的问题
2.4 隐马尔科夫模型分类
2.5 含有退化因子的隐马尔科夫预测模型的建立
2.6 本章小结
第3章 基于灰色预测模型和比例故障率函数的剩余寿命预测
3.1 引言
3.2 灰色系统理论
3.2.1 灰色系统理论简介
3.2.2 灰色系统理论的特点
3.3 灰色系统预测模型
3.3.1 灰色系统预测模型特点
3.3.2 灰色系统预测模型的建立
3.4 基于故障率函数的平均剩余寿命估计
3.4.1 可靠性函数和危险函数
3.4.2 比例故障率函数
3.4.3 威布尔分布
3.4.4 平均剩余寿命估计
3.5 基于灰色预测模型和比例故障率函数的剩余寿命预测步骤
3.6 本章小结
第4章 无人艇蓄电池剩余寿命估计
4.1 引言
4.2 锂离子蓄电池工作原理及退化分析
4.2.1 蓄电池简介
4.2.2 锂电池退化分析
4.3 基于退化因子的可靠度函数
4.4 实验仿真
4.4.1 实验数据
4.4.2 退化状态的识别
4.4.3 剩余寿命预测
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
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