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World File Search System使用寿命
7 年使用寿命的一氧化碳有毒气体报警器
一氧化碳是一种危险的有毒气体，每年造成数百人死亡，更多人受伤。它通常被称为无声杀手，因为它无气味或味道，并且无法看到。与氧气一样，CO 在正常呼吸过程中通过肺部进入人体。它取代红细胞中的氧气，与氧气竞争，从而减少流向心脏、大脑和其他重要器官的氧气。高浓度的 CO 可在数分钟内致人死亡。许多报告的一氧化碳中毒案例表明，虽然受害者意识到自己感觉不舒服，但他们会迷失方向，无法通过离开建筑物或寻求帮助来自救。睡眠期间接触 CO 尤其危险，因为受害者通常不会醒来。
7 年使用寿命的一氧化碳有毒气体报警器
一氧化碳是一种危险的有毒气体，每年造成数百人死亡，更多人受伤。它通常被称为无声杀手，因为它无气味或味道，并且无法看到。与氧气一样，CO 在正常呼吸过程中通过肺部进入人体。它与氧气竞争，取代红细胞中的氧气，从而减少流向心脏、大脑和其他重要器官的氧气。高浓度的 CO 可以在几分钟内致人死亡。许多报告的一氧化碳中毒案例表明，虽然受害者意识到自己感觉不舒服，但他们会迷失方向，无法通过离开建筑物或寻求帮助来自救。睡眠期间接触一氧化碳尤其危险，因为受害者通常不会醒来。
eVTOL 的剩余使用寿命数字阴影......
数字阴影能够成功模拟电机的速度和 q 轴电流调节。这种精确的响应确保了数字阴影为 RUL 模型提供的输入与真实组件所经历的输入相当。瞬态模型和硬件响应之间的一致性如图 2 所示。仅从负载和速度设定点，瞬态模型就能够准确预测电机的速度、扭矩和功率响应。然后使用这些计算出的量作为输入来确定关键系统组件的 RUL。数字阴影能够根据操作条件动态更新 RUL 估计，如图 3 所示。这种一致性凸显了数字阴影在镜像实时操作和估计不同操作条件下的组件寿命方面的有效性。这种数字阴影的一个重要方面是它对电机的 RUL 估计的动态适应，这显示出对操作变化的高度响应。当电机在 100 秒内改变速度时，这种反馈尤为明显。图 3 中 RUL 图的斜率降低捕捉到了这一事件，速度降低后，图的后半部分电机扭矩也相应下降。这种响应能力对于维护和运营策略的实时监控和决策至关重要，将数字阴影定位为 eVTOL 动力系统管理的宝贵预测工具
延长无线传感器网络的使用寿命
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 已在很大程度上整合了所有领域，包括军事和民用领域。它们的主要限制是能源资源非常有限。由于成本高昂，充电或更换电池通常很复杂或不可能。这些自主系统的新能源管理技术方法的开发已确定了两种战略性的能源管理分类类别。第一类“软件”旨在开发路由协议算法，使传输更智能、更节能。第二类“硬件”更侧重于新的能源回收技术，引起了学者和工业家的关注，因为它们带来了一种具有延长寿命性能的新型能源存储方式。此外，这一类别还启发了支持 WSN 管理的应用程序（例如实时进程）的新方法。在本文中，我们回顾了当前使用 WSN (EHTS-WSN) 的能量收集技术和策略的不同来源及其各种应用领域。我们的评论为 WSN 中的能量收集目的提供了当前分析和未来前景。因此，我们建议需要确保结合 WSN 的“软件”和“硬件”设计的折衷，以优化能耗并延长网络的寿命。
基于混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
摘要：准确预测剩余使用寿命（RUL）是保证锂离子电池安全稳定性的关键功能。为解决不同工况下的容量再生和模型适应性，提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合RUL预测模型。利用CEEMDAN将容量划分为固有模态函数（IMF）以降低容量再生的影响。此外，提出一种改进的灰狼优化器（IGOW）来保持BiGRU网络的可靠性。利用混沌帐篷映射提高GWO算法中初始种群的多样性，采用改进的控制因子和动态种群权重来加速算法的收敛速度。最后，进行容量和RUL预测实验，验证不同训练数据和工况下的电池预测性能。结果表明，所提出的方法仅使用 30% 的训练集即可实现小于 4% 的 MAE，并使用 CALCE 和 NASA 电池数据进行了验证。
使用长期的剩余使用寿命 (RUL) 回归...
摘要 — 准确预测元件的剩余使用寿命 (RUL) 是电子电路中的主要关注点。基于 RUL 的健康诊断在确定设备故障时间方面发挥着重要作用，可作为工业应用中的预警。本文提出了一种基于长短期记忆 (LSTM) 的回归模型，利用设备最基本的提取电气特征来预测环形振荡器 (RO) 电路的 RUL。LSTM 网络能够捕获时间序列数据中的时间依赖性并消除传统循环神经网络 (RNN) 中遇到的梯度消失问题。从 Cadence 模拟中，利用 22 nm CMOS 技术库，已经证明 RO 频率退化主要取决于三个主要因素，包括工作温度、电压以及最重要的设备老化参数。结果表明，13 和 21 阶段的 RUL 预测结果中超过 90% 的案例受电源电压变化限制，变化范围为 0.7 V 至 0.9 V，预测偏差最小为 2 天至 6 天。关键词：老化、剩余使用寿命、机器学习、在线预测、可靠性
使用 MATLAB 估算剩余使用寿命 | OPENCADD
开发预测性维护模型的第一步是获取数据。此示例使用 NASA 数据存储库中公开提供的预测和健康管理挑战数据集。该数据集包括来自 218 个发动机的运行至故障数据，其中每个发动机数据集包含来自 21 个传感器的测量值。通过放置在发动机各个位置的传感器收集燃油流量、温度和压力等测量值，以向控制系统提供测量值并监控发动机的健康状况。该图显示了一个传感器对所有 218 个发动机的测量结果。
光伏模块使用寿命估算 - IEA-PVPS
光伏 (PV) 发电厂的经济成功主要取决于其终生能量产出。衰减效应和总寿命直接影响发电量，进而影响现金流，这也会影响平准化能源成本 (LCOE)，进而影响发电厂的盈利能力。在大多数情况下，用于估计系统性能的寿命和衰减率不是系统特定的，而是基于旧系统或数据表评估的平均值。因此，这些值不幸与特定 PV 系统的特定组件以及特定位置的运行和气候条件没有直接关系。此外，用于计算预期功率输出的数学模型通常预期线性衰减率，这与现场发现的实际衰减过程不一致，后者通常是非线性的。
提高聚光太阳能发电功能材料的使用寿命
在 RAISELIFE 中测试的镜面涂层：• 2 种 2 层系统（RLF2、RLF4）• 无铅（RLF3）• 粉末漆（RLF5） 失效• 经济高效的面漆• 参考 3 层系统（RLF1）• 6 种防污涂层