相关向量机预测锂离子电池剩余有效寿命

随着新能源汽车的迅速发展,锂离子电池已得到广泛应用。准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL)对于合理规划电池使用至关重要。目前,机器算法和模型预测已广泛应用于电池剩余有效寿命的预测中。本文基于数据驱动的方法进行锂离子电池剩余有效寿命预测,通过使用相关向量机(RVM)将长期预测分为多段短期预测,并结合自相关函数、灰色关联度模型、卡尔曼滤波器(KF)进行模型优化与改进,改进后的RVM模型在三组目标电池RUL预测中的相对误差分别为5.46%、7.14%和6.29%,与其他几种预测模型的对比结果表明该模型优于其他模型。

基于氧化动力学模型预测烃基润滑油剩余有效寿命

为计算在用油剩余有效寿命,从而科学确定换油周期,以酸值为润滑油寿命表征指标,基于氧化动力学基本原理,通过模拟实验,分析温度、水分等工况条件对酸值的影响。通过温度与反应速率的线性回归计算活化能,并建立润滑油在特定温度下的寿命方程。结果表明:工作温度的升高会显著缩短润滑油的剩余有效寿命,水分通过改变反应活化能影响润滑油的使用寿命;基于氧化动力学Arrhenius方程建立的润滑油剩余寿命模型,通过模拟实验分析特定性能指标的变化率,可快速获得润滑油的预测寿命。

相关向量机预测电池健康状态和剩余有效寿命

相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法由于其高稀疏性的特征,比有同样原始模型的支持向量机(support vector machine,SVM)算法有着更多的优势,在锂离子电池剩余有效寿命的研究中受到了关注。总结了现有的基于RVM算法的预测模型,介绍针对于电池寿命中RVM算法的改进,为之后的研究提供一定的参考。

基于改进支持向量回归的锂电池剩余寿命预测

锂离子电池凭借其优越的性能广泛用于电动汽车及储能领域。然而,随着使用时间增加,锂离子电池性能大幅度衰退,会间接导致设备性能衰退或发生故障。因此,准确预测锂离子电池剩余有效寿命(RUL),能够对电池进行及时维护和更换,保障电池安全可靠运行。该文从充电过程中提取能够表征电池性能退化的间接健康因子,并利用Pearson和Spearman相关性分析法分析与容量之间的相关性;构建一种基于间接健康因子的改进蚁狮优化算法(IALO)支持向量回归(SVR)预测方法,实现在线准确预测锂离子电池RUL。利用NASA电池数据集对IALO-SVR方法进行验证,对比分析反向传播(BP)和SVR方法,实验结果表明,所构建的IALO-SVR方法能够更加准确地预测锂离子电池RUL。

基于有限元仿真和可靠性理论的腐蚀管道剩余寿命评估

提出一种腐蚀石油管道剩余使用寿命的综合评价方法.考虑泄漏和爆裂2种失效模式,利用结构可靠性理论建立相应的极限状态函数.采用幂律函数建立腐蚀缺陷增长模型,分析外部环境因素对管道缺陷增长的影响,并将计算结果与常用的线性增长模型分析结果进行比较.建立含腐蚀缺陷管道爆破压力的有限元仿真模型,通过与国际通用标准和水压爆破试验结果的对比,验证有限元仿真模型的准确性.在此基础上,利用极限状态方程和蒙特卡罗模拟计算管道失效概率,得到管道的剩余寿命.开展参数敏感性分析,以确定与管道腐蚀和剩余寿命相关的敏感参数.结果表明,径向腐蚀速率、壁厚和工作压力对管道失效的影响最大.因此,在管道运营过程中需采取相应措施,以降低管道的腐蚀速率和增加管道的有效壁厚,从而延长管道的剩余寿命.

基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法

针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练,处理多传感器信息间的差异性,进行有效的多传感器信息融合,以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证,实验结果表明,基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。

基于DD-HSMM的设备运行状态识别与故障预测方法

针对设备运行状态识别与故障预测问题,提出一种基于时变转移概率的隐半Markov模型。该模型将设备历史运行信息融入Markov状态转移概率矩阵的估计过程中,使Markov状态转移概率矩阵具有时变特性。基于改进前向后向算法研究了相应的隐半Markov模型参数估计方法,使其能够不断综合利用历史运行信息进行自我更新,以更加符合设备真实运行的过程。同时以该模型为基础,利用故障率方法建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过某滚动轴承运行状态识别实例演示了该模型的建模过程,证明了基于该模型的设备状态识别与预测方法比传统隐半Markov模型方法更为有效。

多指标下收发组件RUL预测方法

为了对相控阵雷达收发组件剩余有效寿命(remaining useful life,RUL)进行预测,首先利用关联规则方法提取出了状态退化关键指标,通过计算多个状态退化关键指标对应的相似性,结合相似样本的RUL,得到不同指标对应的剩余寿命信息,根据不同指标的权重最终得到收发组件的RUL预测结果。算例分析与比较验证了提出方法的实用性和有效性,为电子装备RUL预测提供了理论指导,对部队装备维修保障人员合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要的意义。

循环伏安法评定润滑油抗氧化性能

介绍了一种电化学分析方法——循环伏安法评定润滑油抗氧化性能的原理、具体方法及润滑油剩余寿命的定义，并将这种方法与其他评定方法在技术性能上进行了对比，说明了循环伏安法在评定润滑油抗氧化性能上具有分析时间短、装置费用低、操作简单、可在线分析等很大的优势，最后指出了以往文献中使用此方法预测润滑油剩余有效寿命的观点存在着不确定性等不足之处。

民用飞机预测与健康管理技术与系统特征参数研究

本文对预测与健康管理技术在民用飞机运营安全、维修领域的发展与重要作用进行了说明,同时对预测与健康管理技术在民用飞机研究中的关键技术—状态监控参数集、特征参数、剩余有效寿命预测等技术的研究进行的了说明。