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公开(公告)号：CN118818351A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311548139.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 中移(上海)信息通信科技有限公司 , 上海交通大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种电池剩余寿命的预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获得电池的退化数据，所述退化数据为多个阶段中的第i个阶段的容量数据，多个阶段是基于CRP的发生位置划分的，i为正整数；基于退化数据以及已训练的多阶段退化模型，预测所述电池的剩余寿命，其中，所述多阶段退化模型是基于多个阶段的样本退化数据进行训练得到的。通过本申请，由于考虑了电池CRP对可充电电池进行RCDC预测的影响，构建分段的退化模型(即多阶段退化模型)，并基于该模型对电池的剩余寿命进行预测，能够精确地预测电池的退化情况。
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公开(公告)号：CN115643506A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211265641.0
申请日：2022-10-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04Q11/00 , H04B10/075 , H04Q1/10 , G02B6/38 , H04B10/079
Abstract: 本发明公开了一种光口退化分析方法，包括：步骤1：获取光纤存储交换机数据，包括需要执行退化分析的设备范围，所使用的光口型号和参数，不同光口的报警阈值；步骤2：获取光口的监控数据；步骤3：缓存光口数据；步骤4：基于动态贝叶斯算法对各个光口执行退化分析，进而获得所述各个光口距离故障发生所剩余的时间；步骤5：输出分析数据。本发明基于贝叶斯解决了光纤通讯中继设备的光纤端口功率退化性分析问题，充分提取已有数据所包含的信息，精确拟合实际退化路径，使得模型很好地描述光口功率的退化趋势，从而得到精确的故障诊断和剩余可使用寿命的估计结果，为该类问题的退化建模和剩余可使用寿命的预测提供了新思路。
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公开(公告)号：CN115563473A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211258068.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/00
Abstract: 本发明公开了一种机械故障特征提取方法，包括以下步骤：步骤1、将采集到的原始信号进行分解，得到子信号；步骤2、将所述子信号进行基于优化权重谱的统计量量化，得到量化值；步骤3、对所述子信号的量化值进行过滤；步骤4、对过滤后的子信号进行故障信息百分比排序；步骤5、根据故障信息百分比重构所述子信号。本发明解决了故障特征统计量易受到脉冲噪声或者低频噪声干扰的问题，进一步解决了故障特征提取时易受到干扰的问题，实现了有效提取故障特征的目的。
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公开(公告)号：CN115545318A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211254141.7
申请日：2022-10-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06N5/04 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种光纤端口发光功率衰减趋势预测方法，包括：步骤1：获取光纤存储交换机数据，确定需要分析的光纤存储交换机设备范围；步骤2：获取所述设备范围内的所述光纤存储交换机的状态和监控数据，以及光纤端口状态和监控数据；步骤3：进行衰减趋势预测分析；步骤4：输出分析数据。本发明可以对发光功率衰退趋势进行预测，对异常情况提前报警，防止数据传输异常。
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公开(公告)号：CN113030744A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110214912.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于健康因子提取的锂离子电池健康状况预测方法，包括获取可充电电池的加速循环老化数据，采集电流、电压和温度信号，采用恒流恒压模式进行充放电，直到电池在不同的充电条件下循环失效；利用放电电压及放电容量数据来构建电压差分模型，得到放电电压和容量之间的关系式，并从中提取出相关特征；构建电压‑温度相关健康因子集，得到电池健康状况预测的健康特征；建立基于高斯过程回归的电池健康状况预测模型，通过构建电池退化模型来估计SOH并预测电池的RUL；对电池的SOH和RUL进行估计和预测，分析预测误差，得到预测的不确定性度量。本发明能够提升锂离子电池的健康状态估计和预测精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528707A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210163975.0
申请日：2022-02-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/14 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏退化建模的设备性能退化评估方法及系统，包括：以固定的时间间隔采集振动信号的方式，收集设备全寿命周期的时域振动数据；将全寿命周期过程中所采集的振动数据序列转化为平方包络谱幅值；基于平方包络谱幅值融合的全寿命周期健康指数；基于全寿命周期振动数据的平方包络谱幅值矩阵，构建一种稀疏退化凸优化模型自动确定平方包络谱幅值的权重；根据构建的稀疏退化凸优化模型求解平方包络谱幅值的权重；根据全寿命周期健康指数定义计算HI，对设备全寿命周期进行早期故障检测和单调退化评估。本发明通过采用平方包络谱幅值融合的方法，来构造全寿命健康指数，解决设备全寿命周期早期故障检测和单调退化评估的问题。
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公开(公告)号：CN113610387A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110887378.8
申请日：2021-08-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于全局谱特征融合的设备服役性能退化评估方法及系统，通过结合全局谱特征融合模型和优化模型构造健康指数，基于所构造的健康指数来实现设备服役性能退化评估。本发明通过采用全局频谱特征融合的策略，无需依赖专家知识来提取和筛选特征，实现频谱特征自动筛选，无需人工干预，有利于实现在线设备健康检测和服役性能退化评估。通过同时考虑服役性能退化建模的三源特性来构建性能退化模型，使健康指数可以同时用于设备的早期故障检测、单调退化评估和剩余寿命预测的任务。
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公开(公告)号：CN110327029B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910594524.0
申请日：2019-07-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微波感知的心率监测方法，通过微分增强心跳分量信号，并通过带通滤波器处理后，利用放大的心跳分量信号，特别是心跳二次及三次谐波分量，结合自相关周期分析法，解决呼吸谐波干扰和遮掩难题，实现高可靠性、高精度的心率监测，追踪灵敏度高且计算较为简便。
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公开(公告)号：CN118377423A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410520537.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 联想(北京)有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F3/06 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/243
Abstract: 本申请公开了一种存储系统的扩容处理方法、装置及电子设备，所述方法包括：获得所述存储系统的存储状态信息，所述存储状态信息至少包括：至少两个历史时刻对应的第一使用量；根据所述至少两个历史时刻对应的第一使用量，确定所述存储系统在至少一个未来时刻对应的第二使用量；每个所述未来时刻分别对应于至少一个所述第二使用量；根据所述第二使用量，利用目标模型，确定所述第二使用量对应的扩容信息，所述扩容信息至少包括：扩容设备的设备信息；基于所述扩容信息，对所述存储系统进行扩容。
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公开(公告)号：CN117074062A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311029755.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 上海交通大学 , 香港城市大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于统计平均差异谱的自适应机械故障特征提取方法，涉及机械装备故障诊断领域，包括以下步骤：步骤1、使用基于傅里叶变换的频谱分解原始信号，得到不同频带的子信号；步骤2、利用统计平均计算差异谱；步骤3、基于差异谱构造新型统计量，使用新型统计量对子信号进行量化；步骤4、根据量化值的正负对子信号进行筛选；步骤5、计算筛选后的子信号的相对故障信息；步骤6、根据相对故障信息精选子信号和重构故障信号成分。本发明能够有效量化故障特征成分和区别干扰频率成分，并且可自适应提取故障特征。
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