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基于CEEMDAN-RVM-LSTM模型的锂电池剩余寿命预测
被引量：
7
1
作者
牛群峰
袁强
+1 位作者
王莉
刘江鹏
《电源技术》
CAS
北大核心
2023年第10期1313-1318,共6页
为了提高锂电池长期使用的可靠性和保证系统的安全运行,提出了一种结合自适应噪声完整集合经验模态分解算法(CEEMDAN)、相关向量机(RVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余使用寿命(RUL)的预测方法。使用CEEMDAN将电池容量数据分解为本...
为了提高锂电池长期使用的可靠性和保证系统的安全运行,提出了一种结合自适应噪声完整集合经验模态分解算法(CEEMDAN)、相关向量机(RVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余使用寿命(RUL)的预测方法。使用CEEMDAN将电池容量数据分解为本征模态分量和残差分量,分别由RVM和LSTM进行预测,最后进行有效集成,得到准确的容量和RUL预测结果,并获得RUL的95%置信区间。采用公共数据集进行实验验证,并对比了其他几种模型。实验结果表明该方法不仅拥有较高的预测精度,而且能够提供不确定性表达,具有良好的工程应用意义。
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关键词
锂电池
剩余使用寿命
RVM
LSTM
不确定性表达
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职称材料
疲劳S-N曲线预测模型进展综述
被引量：
12
2
作者
张金豹
胡铮
+2 位作者
张金乐
王成
邹天刚
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第13期5390-5411,共22页
疲劳S-N曲线是机械零部件强度设计的基础,但受限于贫样本或者小样本,使得诸多回归和预测模型都建立在各种假设之上。随着机械设备复杂程度的提高,零部件疲劳寿命多种影响因素间的耦合性和竞争性在不断增加;另一方面随着材料性能的发展,...
疲劳S-N曲线是机械零部件强度设计的基础,但受限于贫样本或者小样本,使得诸多回归和预测模型都建立在各种假设之上。随着机械设备复杂程度的提高,零部件疲劳寿命多种影响因素间的耦合性和竞争性在不断增加;另一方面随着材料性能的发展,疲劳S-N曲线的结构也在改变,这些都使得已有模型无法满足强度设计需求。数据驱动方法能够对不同工况下的寿命数据能够进行深度挖掘,使得疲劳寿命数据的研究焕发新机。首先,对已有的确定性疲劳S-N曲线模型和小量/成组样本下的不确定疲劳S-N曲线模型进行了回顾,并对样本量大小引起的不确定性表达进行描述。其次,对由于材料性能改进导致的疲劳S-N曲线结构变化以及相应的改进模型进行了阐述。再次,介绍了疲劳S-N曲线模型的影响因素如平均应力、尺寸效应、应力集中、工作环境和表面完整性等,进而对数据驱动方法在多影响因素下的S-N曲线回归和预测进行了阐述。最后,对疲劳S-N曲线模型的发展趋势进行了讨论和展望。
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关键词
疲劳S-N曲线
预测模型
寿命数据
影响因素
不确定性表达
数据驱动
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职称材料
一种用于信度网推理的高效三角化算法
被引量：
1
3
作者
张聪
沈一栋
程克非
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第6期114-117,136,共5页
信度网是不确定性知识表达和推理的有力工具。信度网的精确推理是NPC问题,计算的主要困难在于将信度网三角化并构造一棵最小权的join tree上。此项研究提出了一种新的三角化算法MsLB-Triang,该算法同时利用了无向图三角化的Direc性质与...
信度网是不确定性知识表达和推理的有力工具。信度网的精确推理是NPC问题,计算的主要困难在于将信度网三角化并构造一棵最小权的join tree上。此项研究提出了一种新的三角化算法MsLB-Triang,该算法同时利用了无向图三角化的Direc性质与LB-单纯性质,在生成的三角化图的总权以及增加边的数目上均明显优于目前广泛采用的Min.Weight Heuristic算法。
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关键词
信度网
三角化算法
Min.WeightHeuristic算法
不确定性
知识
表达
随机变量
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-RVM-LSTM模型的锂电池剩余寿命预测
被引量：
7
1
作者
牛群峰
袁强
王莉
刘江鹏
机构
河南工业大学电气工程学院
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2023年第10期1313-1318,共6页
基金
河南省科技攻关项目(201300210100)。
文摘
为了提高锂电池长期使用的可靠性和保证系统的安全运行,提出了一种结合自适应噪声完整集合经验模态分解算法(CEEMDAN)、相关向量机(RVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余使用寿命(RUL)的预测方法。使用CEEMDAN将电池容量数据分解为本征模态分量和残差分量,分别由RVM和LSTM进行预测,最后进行有效集成,得到准确的容量和RUL预测结果,并获得RUL的95%置信区间。采用公共数据集进行实验验证,并对比了其他几种模型。实验结果表明该方法不仅拥有较高的预测精度,而且能够提供不确定性表达,具有良好的工程应用意义。
关键词
锂电池
剩余使用寿命
RVM
LSTM
不确定性表达
Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life
RVM
LSTM
uncertainty expression
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
疲劳S-N曲线预测模型进展综述
被引量：
12
2
作者
张金豹
胡铮
张金乐
王成
邹天刚
机构
中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第13期5390-5411,共22页
基金
武器装备预先研究项目(ZQ20195208011)
基础加强计划(173计划)重点基础研究项目(2020-JCJQ-ZD-209-00)。
文摘
疲劳S-N曲线是机械零部件强度设计的基础,但受限于贫样本或者小样本,使得诸多回归和预测模型都建立在各种假设之上。随着机械设备复杂程度的提高,零部件疲劳寿命多种影响因素间的耦合性和竞争性在不断增加;另一方面随着材料性能的发展,疲劳S-N曲线的结构也在改变,这些都使得已有模型无法满足强度设计需求。数据驱动方法能够对不同工况下的寿命数据能够进行深度挖掘,使得疲劳寿命数据的研究焕发新机。首先,对已有的确定性疲劳S-N曲线模型和小量/成组样本下的不确定疲劳S-N曲线模型进行了回顾,并对样本量大小引起的不确定性表达进行描述。其次,对由于材料性能改进导致的疲劳S-N曲线结构变化以及相应的改进模型进行了阐述。再次,介绍了疲劳S-N曲线模型的影响因素如平均应力、尺寸效应、应力集中、工作环境和表面完整性等,进而对数据驱动方法在多影响因素下的S-N曲线回归和预测进行了阐述。最后,对疲劳S-N曲线模型的发展趋势进行了讨论和展望。
关键词
疲劳S-N曲线
预测模型
寿命数据
影响因素
不确定性表达
数据驱动
Keywords
fatigue S-N curve
prediction model
life data
influence factors
uncertainty expression
data driven
分类号
TH114 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
一种用于信度网推理的高效三角化算法
被引量：
1
3
作者
张聪
沈一栋
程克非
机构
重庆大学计算机学院
中国科学院软件研究所计算机科学重点实验室
重庆邮电学院计算机系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005年第6期114-117,136,共5页
基金
国家自然科学基金(No.69883009)
(No.60373052)
+1 种基金
<跨世纪优秀人才培养计划基金>
重庆市科技攻关项目<面向工业应用的智能开发平台及系统研究>的资助
文摘
信度网是不确定性知识表达和推理的有力工具。信度网的精确推理是NPC问题,计算的主要困难在于将信度网三角化并构造一棵最小权的join tree上。此项研究提出了一种新的三角化算法MsLB-Triang,该算法同时利用了无向图三角化的Direc性质与LB-单纯性质,在生成的三角化图的总权以及增加边的数目上均明显优于目前广泛采用的Min.Weight Heuristic算法。
关键词
信度网
三角化算法
Min.WeightHeuristic算法
不确定性
知识
表达
随机变量
Keywords
Bayesin network
Exact inference
Triangulation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMDAN-RVM-LSTM模型的锂电池剩余寿命预测
牛群峰
袁强
王莉
刘江鹏
《电源技术》
CAS
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
疲劳S-N曲线预测模型进展综述
张金豹
胡铮
张金乐
王成
邹天刚
《科学技术与工程》
北大核心
2023
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种用于信度网推理的高效三角化算法
张聪
沈一栋
程克非
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2005
1
在线阅读
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职称材料
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