基于退化建模的设备剩余寿命预测方法
￥ 47.6 5.3折 ￥ 89 全新
库存4件
四川成都
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者蔡忠义 等
出版社国防工业出版社
ISBN9787118126433
出版时间2022-10
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1202788818
上书时间2024-06-30
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 7小时
- 好评率 暂无
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2数据驱动的剩余寿命预测方法概述
1.3国内外研究现状
1.3.1退化建模的研究现状
1.3.2先验参数估计的研究现状
1.3.3剩余寿命预测的研究现状
1.4总体研究思路
第2章数据驱动的设备退化建模方法
2.1引言
2.2数据驱动的退化模型
2.2.1退化轨迹模型
2.2.2退化量分布模型
2.2.3随机过程模型
2.3退化建模过程分析
2.3.1失效机理分析
2.3.2退化试验设计
2.3.3退化数据处理
2.3.4退化模型选取
2.3.5分布假设检验
2.4退化模型的参数估计
2.4.1LS法
2.4.2MLE法
2.4.3EM算法
第3章基于非线性退化建模的设备剩余寿命预测方法
3.1引言
3.2考虑随机效应的非线性退化设备剩余寿命预测方法
3.2.1考虑随机效应的非线性退化建模
3.2.2基于EM算法的先验参数估计
3.2.3基于KF算法的隐含状态更新
3.2.4基于首达时分布的设备剩余寿命分布推导
3.2.5仿真实例分析
3.3考虑随机效应和测量误差的非线性退化设备剩余寿命预测方法
3.3.1考虑随机效应和测量误差的非线性退化建模
3.3.2基于EM算法的先验参数估计
3.3.3基于KF算法的隐含状态更新
3.3.4基于首达时分布的设备剩余寿命分布推导
3.3.5仿真实例分析
第4章基于隐含非线性退化建模的设备剩余寿命预测方法
4.1引言
4.2隐含非线性退化建模
4.3基于MLE算法的先验参数估计
4.4隐含状态分步更新
4.4.1基于贝叶斯推断的漂移系数更新
4.4.2基于EKF算法的真实退化状态更新
4.5基于首达时分布的设备剩余寿命分布推导
4.6实例分析
4.6.1数值仿真
4.6.2铣床实例
第5章考虑随机失效阈值影响的设备剩余寿命预测方法
5.1引言
5.2考虑随机效应和测量误差的设备退化建模
5.2.1考虑随机效应和测量误差的非线性维纳退化模型
5.2.2测量误差影响下的非线性维纳退化过程特征分析
5.3基于EM算法的参数估计
5.3.1退化模型先验参数估计
5.3.2失效阈值分布系数估计
5.4考虑随机失效阈值影响的设备剩余寿命预测
5.4.1基于KF算法的退化状态在线更新
5.4.2考虑随机失效阈值的剩余寿命分布推导
5.5算例分析
5.5.1数值仿真示例
5.5.2燃油泵实例
5.5.3结论
第6章融入不接近维护效果的设备剩余寿命预测方法
6.1引言
6.2融人不接近维护效果的设备退化建模
6.2.1基于复合非齐次泊松过程的不接近维护模型
6.2.2考虑不接近维护影响的随机退化模型
6.3基于EM算法和MLE算法的参数联合估计
6.3.1基于EM算法的退化模型先验参数估计
6.3.2基于MLE算法的不接近维护模型参数估计
6.4融入不接近维护效果的设备剩余寿命预测
6.4.1基于贝叶斯原理的退化状态在线更新
6.4.2融入不接近维护效果的剩余寿命分布推导
6.5算例分析
6.5.1数值仿真示例
6.5.2陀螺仪实例
6.5.3结论
第7章基于加速退化建模的设备剩余寿命预测方法
7.1引言
7.2加速模型与加速因子
7.2.1加速模型
7.2.2加速因子
7.3步进加速退化试验过程
7.4非线性步进加速退化建模方法
7.4.1模型假设
7.4.2随机加速模型
7.4.3考虑随机效应的非线性步进加速退化模型
7.4.4考虑随机效应和测量误差的非线性步进加速退化模型
7.5基于两步MLE的参数估计方法
7.5.1考虑随机效应的加速退化模型参数估计
7.5.2考虑随机效应和测量误差的加速退化模型参数估计
7.6基于随机系数更新的剩余寿命预测模型
……
内容摘要
本书从设备复杂非线性退化特征建模的角度出发，系统开展基于退化建模的设备剩余寿命预测方法研究，主要内容包括：数据驱动的设备退化建模方法、基于非线性退化建模的设备剩余寿命预测方法、基于隐含非线性退化建模的设备剩余寿命预测方法、考虑随机失效阈值影响的设备剩余寿命预测方法、融入不接近维护效果的设备剩余寿命预测方法、基于加速退化建模的设备剩余寿命预测方法、基于比例加速退化建模的设备剩余寿命预测方法。
本书可作为控制科学与工程、管理科学与工程等相关专业研究生的教学参考书，也可供通用质量特性相关领域工程技术人员学习参考。
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价