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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。
基于随机滤波方法的储能元件剩余使用寿命预测综述
摘要：锂离子电池是一种绿色环保的储能元件，因其能量密度高、循环性能好而成为储能的首选。锂离子电池在充放电循环过程中会发生不可逆过程，造成电池容量的不断衰减，最终导致电池失效，准确的剩余使用寿命（RUL）预测技术对储能元件的安全使用和维护具有重要意义。本文综述了国内外储能元件RUL预测方法的研究进展。首先明确储能元件的失效机理，然后总结以锂离子电池为代表的储能元件RUL预测方法；其次，分析了基于卡尔曼滤波和粒子滤波的数据-模型融合方法在锂离子电池RUL预测中的应用，并讨论了储能元件RUL预测面临的问题及未来的研究展望。
基于降级轨迹和多个线性恢复的坐标重新配置的锂离子电池的剩余使用寿命预后
锂电池已被广泛用作新能量，以应对环境和能量的压力。锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）的预后已经变得更加关键。方便的电池寿命预测允许早期发现性能定义，以帮助迅速维护电池系统。本文提出了一个基于降解轨迹和多个线性回归的坐标重新构造的锂离子电池的RUL预后模型。首先，使用新的采样规则来重新配置新电池的退化数据的坐标和截短的类似电池。然后，使用重新配置数据建立了相似和新的锂离子电池之间的关系。此外，通过考虑时间变化因素的影响，建立了基于降级轨迹和多线性回归的坐标重新配置和多线性回归的新的RUL预后模型，该模型可以通过小样本数据来提高预测准确性，并有效地减少产品开发时间和成本。
使用预测和健康管理 (PHM) 预测起落架的剩余使用寿命
摘要：起落架是飞机的重要组成部分。然而，起落架的部件在其使用寿命内容易退化，这可能导致起飞和降落时出现摆振效应。为了减少意外航班中断并提高飞机的可用性，本研究研究了预测性维护 (PdM) 技术。本文介绍了一个案例研究，该研究基于当前在役飞机的预测和健康管理 (PHM) 框架实施剩余使用寿命 (RUL) 的健康评估和预测工作流程，这可能对机队运营商和飞机维护产生重大影响。机器学习用于使用数据驱动方法开发起落架的健康指标 (HI)，而时间序列分析 (TSA) 用于预测其退化。使用来自在役飞机的大量真实传感器数据评估退化模型。最后，概述了为下一代飞机实施内置 PHM 系统的挑战。
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
通过机器学习的时间频率健康指标估计冷却装置的剩余使用寿命
摘要：预测性维护 (PM) 策略已引起航空业的关注，以降低维护成本和飞机停地 (AOG) 时间。利用飞机系统的状态监测数据，预测和健康维护 (PHM) 从业者一直通过应用剩余使用寿命 (RUL) 概念来预测飞机部件的使用寿命。此外，在预测中，当很难直接从数据中发现故障出现模式时，健康指标 (HI) 的构建起着重要作用。HI 通常由处理非平稳信号（例如飞机传感器时间序列）的数据驱动模型支持，其中需要从时间和频域进行数据转换。在本文中，我们基于希尔伯特谱的构造构建了时频 HI，并提出将基于物理的模型与数据驱动的模型相结合，以预测飞机冷却装置的 RUL。使用来自一家主要航空公司的数据，并考虑两个健康退化阶段，可以使用数据驱动的机器学习模型 (ML) 来估计飞机系统故障的发生。具体而言，我们的结果表明，所分析的冷却装置在使用寿命的最后飞行小时内出现异常退化之前会经历正常退化阶段。
用于估计飞机发动机和硬盘驱动器剩余使用寿命的数据驱动模型
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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。
UHPC 连接板的使用寿命设计指导
桥梁设计越来越注重使用寿命而非强度。使用寿命设计过程中应考虑多种因素。这种设计可能产生重大影响的一个方面是尽量减少横向桥面接头的数量，这可以通过在桥跨之间使用连接板来实现。超高性能混凝土 (UHPC) 已被证明具有耐用的连接板施工潜力，并且比传统混凝土施工速度更快，但许多设计师并不熟悉 UHPC 连接板的全部使用寿命潜力。该项目将以 ABC-UTC 和其他机构赞助的先前研究为基础，制定“UHPC 连接板设计指南”，其中包括对变形、强度和使用寿命的考虑。该项目将包括对 UHPC 连接板的现有文献进行详细研究，以综合设计指导，包括对使用寿命的考虑，并将其性能与传统混凝土施工进行比较。作为 ABC-UTC 和 ODOT 赞助的先前研究的一部分，收集的数据将与文献中的信息相结合，以制定使用专有和非专有 UHPC 所需的结构设计要求和使用寿命考虑的建议。将包括服务水平负载之前和之后的连接板耐久性的实验测试，以填补对连接板耐久性性能知识的空白。最后，成本分析信息将用于检查替代施工细节。该项目的主要目标是开发用户友好的工具，允许在 SHRP2 R19A 为桥梁使用寿命设计开发的框架内使用开发的信息，并提供教育材料，帮助从业者了解如何使用这些工具
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。