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基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测
被引量：
31
1
作者
胡天中
余建波
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1852-1864,共13页
针对目前的剩余寿命预测(RUL)方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型.通过经验模态分解(EEMD)方法和相关性分析(CA),将采集到的锂电池能量数据分解为主趋势数据和波动数据;采用深度...
针对目前的剩余寿命预测(RUL)方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型.通过经验模态分解(EEMD)方法和相关性分析(CA),将采集到的锂电池能量数据分解为主趋势数据和波动数据;采用深度置信网络(DBN)和长短期记忆网络(LSTM),分别对主趋势与波动数据进行建模;将DBN与LSTM预测结果进行有效集成,得到锂电池的健康预测结果.实验结果表明,利用该方法能够有效地对锂电池的健康趋势进行拟合,得到准确的RUL预测结果,性能优于其他典型的预测方法.
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关键词
锂电池
剩余
寿命
预测
(
rul
)
多尺度分析
深度置信网络
长短期记忆网络(LSTM)
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职称材料
基于线性回归的滚动轴承寿命预测起点的确定方法
2
作者
张海燕
袁国栋
《现代制造技术与装备》
2024年第6期81-83,共3页
针对滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中开始预测时间(Start Prediction Time,SPT)的主观选择会导致预测信号噪声过大的问题,提出了一种基于线性回归的SPT点确定方法。采用滑动窗口线性回归方法,在均方根(Root Mean...
针对滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中开始预测时间(Start Prediction Time,SPT)的主观选择会导致预测信号噪声过大的问题,提出了一种基于线性回归的SPT点确定方法。采用滑动窗口线性回归方法,在均方根(Root Mean Square,RMS)范围内建立滑动窗口,得到RMS梯度域。设置RMS梯度的阈值,并使用连续触发阈值机制来确定SPT点。实验结果表明,基于线性回归的滚动轴承寿命预测起点的确定方法可以自适应地确定SPT点,提高了生命预测的精度。
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关键词
滚动轴承
剩余
寿命
预测
(
rul
)
开始
预测
时间(SPT)
线性回归
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职称材料
题名
基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测
被引量：
31
1
作者
胡天中
余建波
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1852-1864,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(51375290,71777173)
中央高校基本科研业务费资助项目
上海科委创新科技行动计划资助项目(17511109204)
文摘
针对目前的剩余寿命预测(RUL)方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型.通过经验模态分解(EEMD)方法和相关性分析(CA),将采集到的锂电池能量数据分解为主趋势数据和波动数据;采用深度置信网络(DBN)和长短期记忆网络(LSTM),分别对主趋势与波动数据进行建模;将DBN与LSTM预测结果进行有效集成,得到锂电池的健康预测结果.实验结果表明,利用该方法能够有效地对锂电池的健康趋势进行拟合,得到准确的RUL预测结果,性能优于其他典型的预测方法.
关键词
锂电池
剩余
寿命
预测
(
rul
)
多尺度分析
深度置信网络
长短期记忆网络(LSTM)
Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life(
rul
)
multiscale analysis
deep belief network
long short-term memory(LSTM)
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于线性回归的滚动轴承寿命预测起点的确定方法
2
作者
张海燕
袁国栋
机构
甘肃建筑职业技术学院环境市政与工程系
出处
《现代制造技术与装备》
2024年第6期81-83,共3页
基金
甘肃省自然科学基金项目“滚动轴承的故障预测与健康管理系统研究与应用”(22JR5RA814)。
文摘
针对滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测中开始预测时间(Start Prediction Time,SPT)的主观选择会导致预测信号噪声过大的问题,提出了一种基于线性回归的SPT点确定方法。采用滑动窗口线性回归方法,在均方根(Root Mean Square,RMS)范围内建立滑动窗口,得到RMS梯度域。设置RMS梯度的阈值,并使用连续触发阈值机制来确定SPT点。实验结果表明,基于线性回归的滚动轴承寿命预测起点的确定方法可以自适应地确定SPT点,提高了生命预测的精度。
关键词
滚动轴承
剩余
寿命
预测
(
rul
)
开始
预测
时间(SPT)
线性回归
Keywords
rolling bearings
Remaining Useful Life(
rul
)
Start Prediction Time(SPT)
linear regression
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测
胡天中
余建波
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
31
下载PDF
职称材料
2
基于线性回归的滚动轴承寿命预测起点的确定方法
张海燕
袁国栋
《现代制造技术与装备》
2024
0
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职称材料
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