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人工智能驱动的储能系统预测性维护：
awais.sadaqat94@gmail.com 摘要： - 储能系统 (ESS) 对于可再生能源的可靠整合和电网的稳定至关重要。然而，这些系统面临着与运营效率、组件磨损和意外故障相关的挑战，所有这些都会影响可靠性和使用寿命。人工智能驱动的预测性维护通过利用机器学习和数据分析来预测故障、优化维护计划和提高整体系统性能，提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了人工智能在 ESS 预测性维护策略中的集成，重点关注高级算法如何监控系统健康状况、在故障发生前预测故障并减少停机时间。案例研究和模拟展示了人工智能模型如何预测电池退化、组件故障和性能异常，从而延长系统寿命并提高运行可靠性。研究结果表明，人工智能驱动的维护可以显着降低运营成本、降低意外故障风险并支持开发更具弹性的储能基础设施。
人为因素分析和分类系统（国防部...
步骤 1：确定导致事故的所有因素：调查安全人员必须首先拼凑事件的顺序，以确定“发生了什么”。下一步是识别所有异常事件以及导致每个异常事件发生的条件层。这是通过应用因果映射过程来确定每个异常事件发生的原因，以确定“事故发生的原因或个人失败的原因”的潜在故障来实现的。此过程可帮助组织超越单个人的行为，并确定与培训失败、监督/领导失败、资源支持失败、物资设计缺陷和/或书面政策或程序缺陷相关的哪些潜在危险条件影响了事故个人。
交互式表演中的美学失败设计
失败是具有挑战性的体验的常见产物，是互动系统的现实，也是审美和即兴表演的资源。我们介绍了一项研究，研究了三位专业钢琴家如何演奏互动钢琴曲，其中包括弹奏音乐中的隐藏代码，以控制他们在乐曲中的路径并触发系统动作。我们揭示了由于各种原因导致的明显无法弹奏代码，包括弹奏错误、系统限制，以及故意失败作为控制系统的方式，以及这些失败如何激发表演者的审美和即兴反应。我们建议应设计创造性和表演性界面以实现审美失败，并引入一种分类法，将人类对失败的方法与对有能力的系统的方法进行比较，揭示游戏、驯服、驾驭和服务系统的新创意设计策略。
互动表演中的审美失败设计
失败是具有挑战性的体验的常见产物，是互动系统的现实，也是美学和即兴表演的资源。我们介绍了一项研究，研究了三位专业钢琴家如何演奏一首互动钢琴曲，其中包括弹奏音乐中的隐藏代码，以控制他们在乐曲中的路径并触发系统动作。我们揭示了由于各种原因导致的弹奏代码失败，包括弹奏错误、系统限制，以及故意失败以控制系统，以及这些失败如何激发表演者的美学和即兴反应。我们建议应设计创造性和表演性的界面来实现美学失败，并引入一种分类法，将人类对失败的态度与对有能力的系统的态度进行比较，揭示游戏、驯服、驾驭和服务系统的新创意设计策略。
了解 IEC 623801 的功能安全 FIT 基本故障率估计
• 早期故障（也称为早期失效）：其特点是初始故障率相对较高，但随后会迅速降低。可以通过执行加速寿命测试（如老化或 I DDQ 测试）进一步减少早期故障，这些测试是德州仪器 (TI) 工厂出厂测试的一部分。早期故障主要是由未有效筛选的制造缺陷引起的。缺陷总是会发生。开发和持续改进有效的筛选是一项要求。• 正常寿命故障：这是浴缸曲线的区域，其中故障率相对较低且恒定。BFR 估算解决了半导体元件生命周期的这一部分。此故障率以故障时间 (FIT) 为单位进行量化 - 这是产品运行十亿 (10 9 ) 个累计小时内可能发生的故障数量的估计值。• 固有磨损：这是产品生命周期中固有磨损占主导地位且故障呈指数增加的时期。产品使用寿命的结束被指定为磨损开始的时间。这些类型的故障是由众所周知的因素引起的，例如通道热载流子效应、电迁移、时间相关的电介质击穿和负偏置温度不稳定性。ISO 26262 和 IEC 61508 等功能安全标准不支持基于非常量故障率计算随机硬件指标。因此，在产品的整个生命周期内，使用一个恒定的（但悲观的）近似值来估计 BFR。系统集成商必须应对正常使用寿命期间的随机硬件故障以及磨损的开始。在这种情况下，系统集成商必须依靠安全机制，它提供了一定的
面向 2020 年代的微电子元件工程
20 世纪 60 年代初期，IC 行业尚处于起步阶段，IC 故障十分常见。人们认识到，一系列标准筛选测试可以减少或消除这些“早期死亡率”类型的故障，因此美国空军 RADC 实验室承担了这项任务，并于 1968 年开发了 MIL-STD-883。
第 35 部分——适航标准：螺旋桨 - GovInfo
(a)(1) 申请人必须分析螺旋桨系统，以评估所有可能合理预期发生的故障的可能后果。如适用，该分析将考虑： (i) 典型安装的螺旋桨系统。当分析取决于代表性部件、假设的接口或假设的安装条件时，必须在分析中说明这些假设。 (ii) 相应的二次故障和潜在故障。 (iii) 本节 (d) 段所述的多重故障，或导致本节 (g)(1) 段定义的危险螺旋桨效应的多重故障。 (2) 申请人必须总结可能导致本节 (g) 段定义的重大螺旋桨效应或危险螺旋桨效应的故障，并估计这些影响发生的概率。 (3) 申请人必须证明，预计危险螺旋桨效应发生的概率不会超过极小概率事件的概率（每个螺旋桨发生 10 ¥ 7 或更低的概率）。
HFACS 1. 不安全行为 - Carec
基于技能的错误。在航空领域，基于技能的行为最好被描述为“操纵杆和方向舵”以及其他无需大量有意识思考的基本飞行技能。因此，这些基于技能的行为特别容易受到注意力和/或记忆力下降的影响。事实上，注意力下降与许多基于技能的错误有关，例如视觉扫描模式的崩溃、任务固着、无意中激活控件以及程序中步骤的顺序错误等（表 1）。一个典型的例子是飞机机组人员过于专注于排除烧坏的警告灯故障，以至于他们没有注意到他们致命地坠落到地面。也许更贴近现实的例子是，想想那个倒霉的人，他把自己锁在车外或错过了出口，因为他要么分心了，要么很匆忙，要么在做白日梦。这些都是注意力不集中的例子，在高度自动化的行为中很常见。不幸的是，在家里或在城里开车时，这些注意力/记忆力下降可能令人沮丧，在空中它们可能会变得灾难性。
基于知识蒸馏的机器人 - 对象操纵失效预期
摘要 - 自主服务机器人应能够安全地与环境进行交互。但是，由于几个因素，包括感知错误，操纵失败或意外的外部事件，执行结果并不总是预期的。虽然大多数目前的研究强调检测和分类机器人失败，但我们的研究将其重点转移到了这些失败发生之前的重点。潜在的想法是，通过预测早期的潜在失败，可以采取预防措施。为了解决这个问题，我们提出了一个基于知识蒸馏的新型失败预期框架。该系统利用视频变压器，并结合了一种传感器融合网络，旨在处理RGB，深度和光流数据。我们评估方法对失败的有效性，现实世界机器人操纵数据集。实验结果表明，我们提出的框架的F1得分为82.12％，突出了其预测机器人执行失败的能力，最高可提前一秒钟。
项目结果表 - Catrene
卫星、发射器、飞机和汽车等平台的电子系统经常处于恶劣环境中，这些环境可能导致信息流出现错误，组件出现故障。例如，太空中的高能粒子会导致太空电子设备出现错误和故障。随着计算使用的急剧增加，即使是地面上的电子系统也会受到影响。数字和电力电子设备都会受到影响，在后者的情况下，辐射可能是破坏性的。对于太空、航空电子或汽车应用，对安全关键功能的平均要求是 109 小时内出现 1-10 次故障。答案是为这些电子系统开发优化的缓解措施，以成功提高可靠性，应对日益严重的所谓软、固和硬错误问题。