第1章绪论1．1 引言1．2 寿命预测与维护决策的发展与研究现状 1．2．1 寿命预测的发展与研究现状1．2．2 维护决策建模与优化的发展与研究现状 1．3 本章小结第2章带非线性漂移的维纳退化过程建模与剩余寿命预测2．1 维纳退化过程的定义2．2 带非线性漂移的维纳退化过程模型2．3 带非线性漂移的维纳退化过程模型参数估计2．4 带非线性漂移的维纳退化过程剩余寿命预测2．5 实例分析2．6 本章小结第3章含突变点维纳性能退化过程建模与剩余寿命预测3．1 含突变点维纳性能退化过程模型描述3．2 含突变点维纳性能退化过程突变点检测3．3 含突变点维纳性能退化过程剩余寿命预测3．4 实例分析3．5 本章小结第4章伽玛退化过程建模与剩余寿命预测4．1 伽玛退化过程的定义4．2 伽玛退化过程的参数估计4．3 基于伽玛退化过程的设备剩余寿命预测4．4 实验验证4．5 本章小结第5章逆高斯退化过程建模与剩余寿命预测5．1 逆高斯退化过程的定义5．2 逆高斯退化过程的参数估计5．3 基于逆高斯退化过程的设备剩余寿命预测5．4 实验验证5．5 本章小结第6章基于支持向量基的性能退化建模与剩余寿命预测6．1一种最小二乘支持向量基LSSVM及基于LSSVM的性能退化建模与剩余寿命预测 6．1．1 一种最小二乘支持向量基LSSVM 6．1．2 基于LSSVM的性能退化建模与剩余寿命预测6．2 基于支持向量回归基SVR的性能退化建模与剩余寿命预测 6．2．1 基于GA优化SVR的退化建模和剩余寿命预测方法 6．2．2 基于SVR和FCM聚类的实时退化建模和剩余寿命预测方法6．4实验验证6．5 本章小结第7章基于相关向量机模糊模型的性能退化建模与剩余寿命预测7．1 相关向量机模糊模型数学描述及特性分析7．2 相关向量机模糊模型辨识7．3 基于相关向量机模糊模型的退化建模与剩余寿命预测7．4 实验验证7．5 本章小结第8章基于证据推理ER的性能退化建模与剩余寿命预测8．1 基于ER的性能退化建模8．2 基于ER的剩余寿命预测8．3基于期望优选算法在线更新ER模型的可靠性预测8．4 案例分析8．5 本章小结第9章权值选优粒子滤波性能退化建模与与剩余寿命预测9．1 权值选优粒子滤波算法9．1．1粒子滤波算法及特性分析9．1．2权值选优粒子滤波算法9．2 权值选优粒子滤波性能退化建模9．3 权值选优粒子滤波剩余寿命预测9．4 案例分析9．5 本章小结第10章基于灰色预测模型的性能退化建模与剩余寿命预测10．1 灰色预测模型GM(1，1)10．2 基于改进灰色模型的性能退化轨迹建模10．3 基于改进灰色模型的剩余寿命预测10．4 基于改进灰色模型的的惯性器件性能退化轨迹建模10．5 本章小结第11章基于寿命预测信息的退化设备很优检测策略及应用11．1 设备检测策略及其很优化目标函数11．2 基于剩余寿命预测的退化设备很优检测策略11．2．1 设备工作时间分布已知时设备的很优检测周期11．2．2 设备工作时间分布未知时设备的很优检测周期11．3 基于寿命预测信息的惯性平台很优检测策略11．4 本章小结第12章资源有限情形下两部件系统合作预测维护12．1 资源有限情形下两部件系统合作预测维护策略描述12．1．1 基于寿命预测信息的期望失效次数估计12．1．2 资源有限与失效模式相互影响情形下的维护效果建模12．2 预测维护目标函数建立及其优化求解12．3 数值仿真12．4 本章小结
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