一种基于不同运行状态的风机齿轮箱故障率预测方法

    公开(公告)号:CN114841401B

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202210300341.5

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于不同运行状态的风机齿轮箱故障率预测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:结合威布尔故障分布模型中的“浴盆曲线”,将运行状态s加入到威布尔故障分析模型中,与时间因素t一起考虑并构建新的故障分析模型λ(t,s);将λ(t,s)表现为四种情况;确定四种情况下λ(t,s)表达式;对步骤二中四种情况进行组合分析,构建齿轮箱故障分析组合模型λ(t,s1,s2,s3,s4)。本发明通过在以往基于威布尔故障分布的有关风机齿轮箱故障率的预测考虑时间因素的基础上加上了齿轮箱运行状态这一新的条件因素,推导了考虑风机4种不同运行状态的组合下,预测风机齿轮箱在特定时间下特定数量设备发生故障的概率。

    锂电池参数辨识方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118501730A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410582518.4

    申请日:2024-05-11

    Abstract: 本申请公开了一种锂电池参数辨识方法、装置、电子设备及存储介质,涉及锂电池技术,该方法包括:确定电阻R‑电容C等效电路模型中的电压电流关系,RC等效电路模型包括至少两个电阻单元,一个电阻单元对应至少一个待辨识参数;基于RC等效电路模型的时频特征确定每个时间尺度对应的电阻单元的至少一个待辨识参数;基于电压电流关系分别计算每个时间尺度对应的电阻单元的至少一个待辨识参数,获得每个待辨识参数的参数辨识结果。本申请通过将每个电阻单元的待辨识参数划分至相应时间尺度进行分析计算的方式,能够在每个时间尺度上获得对应待辨识参数的参数辨识结果,可以提高参数辨识准确度,取到提升锂电池参数辨识精度的有益效果。

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