第1章 绪论
1.1 引言
1.2 统计数据驱动的退化建模与剩余寿命预测方法综述
1.2.1 退化建模方法综述
1.2.2 剩余寿命求解方法综述
1.3 本书概况
第2章 两阶段Wiener退化过程建模与寿命预测方法
2.1 引言
2.2 问题描述与模型构建
2.3 基于两阶段Wiener退化过程模型的寿命及剩余寿命分布求解
2.3.1 固定参数下的寿命与剩余寿命分布求解
2.3.2 随机效应影响下的寿命及剩余寿命分布求解
2.3.3 基于多阶段退化过程模型的寿命分布求解
2.4 模型参数辨识
2.4.1 基于MLE算法的离线模型参数辨识
2.4.2 基于贝叶斯理论的在线参数更新
2.5 仿真研究
2.5.1 寿命分布求解
2.5.2 模型参数估计
2.5.3 剩余寿命预测
2.6 实例研究
2.7 本章小结
第3章 含随机突变的多阶段退化设备剩余寿命预测
3.1 引言
3.2 问题描述与模型构建
3.3 带随机突变两阶段wiener退化过程模型寿命分布求解
3.3.1 固定参数下的寿命与剩余寿命分布求解
3.3.2 随机效应影响下的寿命分布求解方法
3.4 模型参数辨识
3.4.1 变点发生时刻已知情况下的参数估计方法
3.4.2 变点发生时刻未知情况下的参数估计方法
3.5 仿真研究
3.6 本章小结
第4章 多阶段非线性随机退化设备的剩余寿命预测
4.1 引言
4.2 问题描述与模型构建
4.3 基于两阶段非线性Wiener退化过程模型的剩余寿命分布求解
4.3.1 基于模型M1的剩余寿命分布求解推导
4.3.2 基于模型M2的剩余寿命分布推导
4.4 模型参数辨识
4.5 仿真验证
4.5.1 寿命分布仿真验证
4.5.2 参数估计仿真验证
4.6 实例研究
4.6.1 锂电池实例研究
4.6.2 高压脉冲电容实例研究
4.7 本章小结
第5章 多状态切换下随机退化设备剩余寿命预测方法
5.1 引言
5.2 问题描述与模型构建
5.3 多状态切换下随机退化设备剩余寿命分布推导
5.3.1 固定切换下剩余寿命分布推导
5.3.2 随机切换下剩余寿命分布推导
5.4 模型参数辨识
5.4.1 随机状态切换模型参数估计
5.4.2 退化模型参数估计
5.5 验证研究
5.5.1 仿真研究
5.5.2 实例研究
5.6 本章小结
第6章 具有非齐次随机跳变的退化过程建模及剩余寿命预测
6.1 引言
6.2 问题来源与问题描述
6.3 首达时间意义下寿命预测
6.4 模型参数辨识
6.4.1 基于极大似然估计的参数辨识方法
6.4.2 基于ECM的参数辨识方法
6.5 仿真研究
6.6 实例研究
6.7 本章小结
第7章 考虑随机冲击影响的随机退化设备自适应剩余寿命预测方法
7.1 引言
7.2 问题来源与问题描述
7.3 剩余寿命分布推导与自适应预测
7.3.1 剩余寿命分布推导
7.3.2 剩余寿命自适应预测
7.4 模型参数估计
7.5 仿真研究
7.6 实例研究
7.7 本章小结
第8章 考虑备件退化情况下贮备系统寿命预测方法
8.1 引言
8.2 问题来源与问题描述
8.2.1 问题来源
8.2.2 问题描述
8.2.3 假设条件
8.3 贮备系统寿命预测的主要结论
8.3.1 贮备系统寿命预测的通用迭代方法
8.3.2 基于Wiener退化过程模型的贮备系统寿命预测
8.3.3 考虑随机效应贮备系统寿命预测
8.3.4 基于Wiener退化过程模型的贮备系统寿命预测分析结果
8.4 数值案例
8.5 陀螺实例
8.6 结论
第9章 考虑备件混合退化下贮备系统预防I陆维护与库存管理联合优化决策
9.1 引言
9.2 问题描述
9.2.1 问题来源
9.2.2 问题描述
9.2.3 假设条件
9.3 贮存退化失效和突发失效共同影响下的贮备系统寿命预测
9.3.1 贮备系统寿命预测一般性迭代方法
9.3.2 固定模型参数的寿命预测
9.3.3 考虑模型参数随机效应的寿命预测
9.4 同时考虑维护和备件库存的健康管理联合决策
9.4.1 可更新贮备系统健康管理决策
9.4.2 给定任务时长条件下贮备系统健康管理
9.5 数值仿真
9.5.1 贮备系统的寿命预测
9.5.2 预防性维护和库存管理的联合优化
9.5.3 模型参数灵敏度分析
9.6 陀螺仪实例分析
9.7 结论
参考文献
附录
附录A 第2章部分定理与推论的证明
A.1 定理2.1的证明
A.2 定理2.2的证明
A.3 定理2.3的证明
A.4 推论2.2的证明
A.5 定理2.4的证明
A.6 定理2.5的证明
附录B 第4章部分定理与推论的证明
B.1 定理4.1的证明
B.2 定理4.2的证明
B.3 定理4.3的证明
B.4 定理4.4的证明
附录C 第6章部分定理与推论的证明
C.1 ECM算法中γ的推导过程
C.2 ECM算法中μ和μY的推导过程
C.3 ECM算法中σY的推导过程
附录D 第7章中部分定理的证明
D.1 定理7.1的
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