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公开(公告)号：CN112257237A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011079137.2
申请日：2020-10-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04 , G06F113/16
Abstract: 本发明涉及一种预测电缆热老化使用寿命的方法，属于电缆监测技术领域。该方法包括：1)建立改进的Arrhenius电缆热老化寿命预测模型；2)确定断裂伸长率保留率与老化时间和老化温度的关系；3)确定不同老化温度下电缆寿命与断裂伸长率保留率的关系；4)通过最小二乘法确定模型参数；5)确定基于断裂伸长率的电缆热老化使用寿命预测模型，进而确定50％下的断裂伸长率时的电缆使用寿命。本发明建立在Arrhenius模型、断裂伸长率保留率与老化时间之间的关系的基础上，利用多元非线性回归法，得出电缆热老化寿命预测模型，能够计算出电缆在额定温度下的使用寿命。本发明能有效预测电缆使用寿命，且能提高电缆寿命预测的精度。
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公开(公告)号：CN114936682B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210499090.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/27 , G06N3/0464 , G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，属于新能源技术领域。针对锂离子电池退化过程具有高度非线性和随机性，且现有的基于单一模型的锂离子电池剩余寿命预测方法预测精度不高。为了解决了单一预测模型普适性低的问题，提出了一种将锂离子电池原始容量失效序列分解为具有不同特征的多个尺度的分量序列进行剩余使用寿命预测的方法。按以下步骤进行预测：S1：改进的变分模态分解数据预处理；S2：滑动窗口预测模型构建；S3：高斯过程回归预测模型构建；S4：容量预测区间；S5：根据失效阈值得到寿命预测区间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814331B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010652226.5
申请日：2020-07-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种复杂情况下多变点的设备剩余使用寿命预测方法，属于设备剩余寿命预测领域，包括以下步骤：S1：确定设备退化模型，改变其漂移系数来描述多变点下的退化轨迹；S2：以退化模型为已知条件，描述变点前后的退化速率的变化，得到多变点下剩余寿命分布表达式；S3：以剩余寿命分布为已知条件，根据实时检测得到的最新变点，解决最新变点的参数估计问题；S4：以未知参数为已知条件，得到剩余寿命分布函数，对其求期望，实现多变点下设备参数独立的剩余寿命预测；S5：以多变点下设备参数独立的寿命分布为已知条件，描述参数之间的相关性，并获得多变点下设备参数相关的寿命分布。
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公开(公告)号：CN114936682A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210499090.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/04 , G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于变分模态分解的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，属于新能源技术领域。针对锂离子电池退化过程具有高度非线性和随机性，且现有的基于单一模型的锂离子电池剩余寿命预测方法预测精度不高。为了解决了单一预测模型普适性低的问题，提出了一种将锂离子电池原始容量失效序列分解为具有不同特征的多个尺度的分量序列进行剩余使用寿命预测的方法。按以下步骤进行预测：S1：改进的变分模态分解数据预处理；S2：滑动窗口预测模型构建；S3：高斯过程回归预测模型构建；S4：容量预测区间；S5：根据失效阈值得到寿命预测区间。
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公开(公告)号：CN111814401B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010659662.5
申请日：2020-07-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测方法，属于可靠性工程领域，包括以下步骤；构建基于遗传算法的BP神经网络模型；建立并训练LED光通量模型；模型仿真实现；进行LED剩余寿命预测与可靠性评估。本发明实现任意应力条件下LED寿命的预测，并且相对平均误差较传统BP神经网络平均降低了很多。另外，遗传算法优化模型的训练样本包含更多公司的LED灯珠，覆盖多种不同额定工作状态的白光LED，普适性更高，为LED寿命预测提供了一种新的思路，具有较大的实用价值。
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公开(公告)号：CN111814401A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010659662.5
申请日：2020-07-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测方法，属于可靠性工程领域，包括以下步骤；构建基于遗传算法的BP神经网络模型；建立并训练LED光通量模型；模型仿真实现；进行LED剩余寿命预测与可靠性评估。本发明实现任意应力条件下LED寿命的预测，并且相对平均误差较传统BP神经网络平均降低了很多。另外，遗传算法优化模型的训练样本包含更多公司的LED灯珠，覆盖多种不同额定工作状态的白光LED，普适性更高，为LED寿命预测提供了一种新的思路，具有较大的实用价值。
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公开(公告)号：CN111814331A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010652226.5
申请日：2020-07-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种复杂情况下多变点的设备剩余使用寿命预测方法，属于设备剩余寿命预测领域，包括以下步骤：S1：确定设备退化模型，改变其漂移系数来描述多变点下的退化轨迹；S2：以退化模型为已知条件，描述变点前后的退化速率的变化，得到多变点下剩余寿命分布表达式；S3：以剩余寿命分布为已知条件，根据实时检测得到的最新变点，解决最新变点的参数估计问题；S4：以未知参数为已知条件，得到剩余寿命分布函数，对其求期望，实现多变点下设备参数独立的剩余寿命预测；S5：以多变点下设备参数独立的寿命分布为已知条件，描述参数之间的相关性，并获得多变点下设备参数相关的寿命分布。
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