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基于智能学习模型的民航发动机健康状态预测研究
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基于智能学习模型的民航发动机健康状态预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-26页
　　· 课题背景第14页
　　· 研究的目的和意义第14-15页
　　· 民航发动机健康状态预测的研究现状第15-22页
　　　　· 民航发动机健康状态预测的内涵第15-17页
　　　　· 民航发动机状态监视技术第17页
　　　　· 民航发动机健康状态预测技术研究现状第17-21页
　　　　· 存在的问题和发展趋势第21-22页
　　· 智能学习模型在复杂装备健康状态预测中的应用第22-24页
　　· 本文的主要研究内容第24-26页
第2章 民航发动机健康状态信号降噪方法第26-42页
　　· 引言第26页
　　· SVD 信号降噪方法及其不足第26-30页
　　　　· SVD 降噪原理第26-28页
　　　　· 基于奇异值差分谱的奇异值自适应选择方法第28-30页
　　· 基于 EMD 和 SVD 的健康状态信号降噪方法第30-35页
　　　　· 基于 EMD 的信号趋势分量提取方法第30-31页
　　　　· 基于 EMD 和 SVD 的降噪方法及其实现步骤第31-32页
　　　　· 基于 EMD 和 SVD 的降噪方法验证第32-35页
　　· 排气温度数据降噪实例第35-41页
　　· 本章小结第41-42页
第3章 基于离散输入过程神经网络的健康状态预测第42-57页
　　· 引言第42页
　　· 离散输入过程神经网络第42-46页
　　　　· 过程神经元模型第42-43页
　　　　· 离散输入过程神经元模型第43-45页
　　　　· 离散输入过程神经网络第45-46页
　　· 离散输入过程神经网络学习算法第46-49页
　　　　· 算法推导第46-48页
　　　　· 算法描述第48-49页
　　· 基于 DPNN 的发动机健康状态预测实例第49-56页
　　　　· 基于 DPNN 的健康状态预测原理第49-50页
　　　　· DPNN 预测模型有效性验证第50-51页
　　　　· 基于 DPNN 的发动机排气温度预测第51-56页
　　· 本章小结第56-57页
第4章 基于静态权值组合集成模型的健康状态预测第57-72页
　　· 引言第57-58页
　　· 集成学习与局域建模第58-61页
　　　　· 集成学习算法第58-60页
　　　　· 集成学习与局域建模的关系第60-61页
　　· 面向回归问题的 AdaBoost.RT 集成学习算法第61-62页
　　· 改进的 AdaBoost.RT 算法第62-64页
　　· 基于改进 AdaBoost.RT 的静态权值组合集成局域预测模型第64-65页
　　· 发动机核心机转速偏差值预测实例第65-71页
　　· 本章小结第71-72页
第5章 基于动态权值组合集成模型的健康状态预测第72-87页
　　· 引言第72页
　　· 集成学习模型的动态权值组合方法第72-74页
　　· 极端学习机第74-76页
　　· 动态权值组合集成模型第76-78页
　　· 动态权值组合集成模型有效性验证第78-80页
　　· 基于动态权值组合集成模型的发动机健康状态预测实例第80-86页
　　· 本章小结第86-87页
第6章 基于Bootstrap方法的预测区间估计第87-101页
　　· 引言第87页
　　· 基于 Bootstrap 的预测区间估计方法第87-92页
　　　　· 预测区间第87-88页
　　　　· Bootstrap 预测区间估计方法第88-92页
　　· 基于弹性反向传播的神经网络训练算法第92-94页
　　· 预测区间估计实例第94-100页
　　　　· 单一全局预测模型预测区间估计第94-98页
　　　　· 集成预测模型预测区间估计第98-100页
　　· 本章小结第100-101页
第7章 面向MRO2的民航发动机拆发日期预测系统第101-113页
　　· 引言第101页
　　· 系统需求分析第101-103页
　　· 系统设计第103-108页
　　　　· 系统功能模型设计第103-105页
　　　　· 在翼发动机拆发日期预测方法第105-108页
　　· 系统实现与应用第108-112页
　　　　· 系统实现第108-111页
　　　　· 应用实例第111-112页
　　· 本章小结第112-113页
结论第113-115页
参考文献第115-125页
攻读学位期间发表的学术论文及其它成果第125-127页
致谢第127-128页
个人简历第128 页

本篇论文共128页，点击这进入下载页面。
 
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