剩余使用寿命预测相关论文
流程工业中,受恶劣的工作环境、频繁的工况变化、材料和结构的老化等因素的综合影响,执行器不可避免会发生持续劣化,继而干扰其对......
锂离子动力电池作为纯电动汽车的主要部件,其可靠性和安全性备受大众关注。由于车载锂离子动力电池的寿命衰减无可避免,为确保车辆......
锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测是锂离子电池研究的一个重要方向，通过对RUL的准确预测，可以降低锂离子电池出现事故的概率。针对锂离......
滚动轴承主要的作用是用于承担和传递机械内部结构相互作用时产生的交变载荷,是机械设备中最为重要的零部件之一。在实际的工况中,......
针对轴承到达服役时间而依然满足使用条件造成的资源浪费问题，提出了一种基于CNN-LSTM的轴承剩余使用寿命预测方法。选取已完成服役......
轴承是一种机械设备上最常用的旋转类零件,当轴承发生故障时,会导致整个机械设备无法正常运行,进而给企业造成难以挽回的损失。如......
为了准确掌握滚动轴承剩余寿命信息，评估轴承的退化状态，提出了一种基于深度学习理论的卷积神经网络模型，对轴承剩余使用寿命进行预测......
剩余寿命预测是设备预测性维护的3个核心任务之一。目前最新的研究进展是利用机器学习来建立剩余使用寿命预测模型。论文首先梳理......
针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life,简称RUL）预测困难的问题,提出一种结......
针对多传感器长序列数据下航空发动机剩余寿命预测方法存在预测准确度不足的问题，提出了一种基于堆叠膨胀卷积神经网络（Stack Dilate......
机械装备是实现智能制造的关键要素。由于机械装备工作环境复杂、且不断受到各种环境作用力影响,其容易发生部件损伤、健康劣化等......
针对现有基于模型的预测泛化能力不足、建模难度大和基于数据驱动预测方法的预测精度过于依赖数据量以及单一预测模型实际使用过程......
滚动轴承作为旋转机械设备的重要部件之一,其健康状态的优劣程度严重影响到机械设备的安全平稳运行。同时,大多机械设备在运行过程......
锂离子电池具有能量密度高、生产成本低和循环使用寿命长的独特优势,被广泛的应用到手机、电脑、电动汽车等大众消费产品中,它还具......
随着能源短缺和环境污染等问题的加剧,氢燃料电池由于其高效环保的优点,广泛应用于交通运输、分布式发电和便携式电源等领域。然而......
旋转设备大量安装于工业中各个环节,轴承是旋转机械的核心零件,它的工作状况直接影响设备的稳定性和工作效率。旋转设备通常运行环......
健康指标的构建是基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法的关键步骤，但现有健康指标提取方法往往需要人为确定失效阈值，并且没有充分利......
剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测是保障机械装备可靠性、可用性和安全性的重要技术.本文提出一种基于嵌套长短期记忆......
应用LSTM Encoder-Decoder提出了机械设备剩余使用寿命预测方法;对获取的传感器数据进行预处理,利用LSTM Encoder对数据序列进行编......
随着现代汽车技术的发展,驾驶员对汽车转向性能的要求也不断提高,在要求低速和停车情况下转向轻便的同时,也希望汽车高速行驶时能......
多电飞机驱动系统采用电力系统部分取代原有的液压、气压和机械系统,与传统飞机驱动系统相比,多电飞机减少了对碳氢燃料的依赖性,......
航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指......
随着现代制造机器向复杂、数字化和智能化不断发展,旋转机械更加广泛地应用于工业生产。轴承作为机械装备使用最多且最易磨损的部......
随着制造产业的快速发展使得工业设备的复杂程度与精密程度日益提高,人们对于设备的可靠性要求越来越高。为了提升工业设备的安全......
准确的滚动轴承剩余使用寿命（remaining useful life，RUL）预测对保证机械安全运行和减小维修损失起着至关重要的作用。为提高滚动轴承......
航空发动机故障预测与健康管理技术是是提高发动机安全性、降低发动机维修成本的重要手段,是近年来发动机智能维护的重要策略。航......
为了提高涡扇发动机剩余使用寿命的预测精度,提出一种将变分自编码器(VAE)和双判别器对抗式生成网络(D2 GAN)相结合的预训练特征提......
随着现代重载高速铁路及货车运输装备技术的不断更新与升级,货车运转生命周期越来越短,在运行过程中零部件易发生磨耗、裂纹以及变......
针对精密电子、塑形成型等高速高精加工过程滚动轴承的剩余使用寿命预测建模中存在样本少、标注难度大等问题,引入深度置信网络,融......
电动汽车电池剩余使用寿命预测是当下电池研究领域的热点内容,现有电池剩余使用寿命预测模型大多基于单一预测指标,预测精度较低,......
人工智能,物联网和大数据的突破性进展正在将传统制造业向智能制造转变。机器人伺服电机作为工业机器人的重要组成部分,在智能制造......
现代机械装备日趋复杂化、自动化与精密化，其安全运行显得尤为重要，因此机械设备故障诊断与预测方法的研究备受关注，基于振动信号分析......
锂离子电池作为大多数设备的主要供电能源,其可靠性和安全性影响着系统功能目标的准确实现,对其寿命的提前预测一方面可以提高锂离......
复杂工程系统具有结构复杂、集成度高、耦合性强等特点，为保证系统安全可靠地运行，关于故障预报与健康管理的研究得到了长足的发展。......
动车组蓄电池组的可靠性涉及列车的行车安全,但由于镉镍电池独特的记忆效应,适用于动车组碱性镉镍蓄电池的寿命预测算法较少,且目......
锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测可以评估电池的可靠性,降低电池使用的风险并为电池维护提供理论依据。结合卷积神经网络(CNN)......
针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了一种基于特征适应度分析的剩余寿命预测方法。该方法首先采集电机工作......
剩余使用寿命(RUL)预测是高功率半导体激光器在各种环境应力作用下可靠性评估的核心问题。在实际应用中,现有支持向量回归(SVR)方......
滚动轴承作为一种机械标准件,广泛应用于各类旋转机械设备,其健康状况对机器设备的正常运行至关重要,掌握其剩余使用寿命(RUL)可以......
随着汽车更新换代速度的加快,退役汽车数量逐年增多,由于大量的退役车辆不能被及时处理,造成了严重的环境污染和资源浪费。为了减......
随着工业技术的迅速发展,工业生产的智能化、集成化、自动化程度不断提高,混杂机电系统在工业生产上得到广泛使用,并在工业现代化......
为减少由于电源系统故障所带来的汽车安全性和可靠性问题,采用电池管理系统进行动力电池的在线监测与控制,为系统的管理和控制提供......
