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公开(公告)号:CN119438917A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202510038993.X
申请日:2025-01-10
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/392 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及考虑小样本的两阶段电池剩余寿命智能预测方法及系统,属于可靠性工程技术领域,包括:基于电池容量循环老化的原始数据,寻找出膝点,通过膝点将退化阶段划分为两个阶段;其中,电池容量循环老化的原始数据包括充放电循环次数与对应的实际容量;分别选择独立的归一化流模型作为两个阶段的生成器,生成训练数据样本;将训练数据样本这种非正态分布的数据转换为近似正态分布的数据,得到数据扩充后的数据集;基于数据扩充后的数据集训练RUL预测模型,并通过训练好的RUL预测模型进行电池剩余寿命预测。本发明在电池生产测试的寿命分析中具有实际应用价值,有利于电池的全寿命周期测试及健康管理,具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号:CN118728907A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410796267.X
申请日:2024-06-20
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学 , 西安航天精密机电研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于免维护惯性测量系统的耐冲击型双轴旋转锁定系统及其控制方法,涉及免维护惯性测量系统技术领域,该系统包括:旋转机构、锁定机构、控制电路、供电系统、减振系统和支撑基座;旋转机构、锁定机构、控制电路和供电系统均设置在支撑基座上;减振系统设置在旋转机构上;本发明通过控制电路对锁定机构、旋转机构进行控制,能够实现免维护惯性测量系统的惯性台体组件与基座之间的锁紧、解锁和旋转控制定位功能,减振系统可有效隔绝外部来自各个方向的振动、冲击等对惯性台体组件的影响和干扰。
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公开(公告)号:CN118758295A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410800618.X
申请日:2024-06-20
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学 , 西安航天精密机电研究所
Abstract: 本发明提供了一种惯性台体组件及其温度补偿方法,涉及惯性台体组件及其温度补偿领域,组件包括:以惯性台体组件的几何中心位置为中心建立空间直角坐标系;激光陀螺采用内嵌方式嵌入支撑机座的安装面;激光陀螺控制电路包括3个正交设置的激光陀螺控制电路;Z向加速度计位于Y向陀螺控制电路的底部;每个加速度计内置有测温电阻,实时测量所述加速度计的自身温度以及对加速度计输出的数据进行温度补偿;信息处理电路接收并处理激光陀螺以及加速度计输出的数据信息;对外电连接器将数据信息发送至外部设备,完成温度控制以及温度补偿功能。本发明能够提高惯性台体组件对空间的有效利用率,且缩短温度补偿时长,提高温度补偿精度,实现工程化处理。
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公开(公告)号:CN117611128A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311309433.0
申请日:2023-10-10
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q30/0283 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供了一种考虑单备件保障下的健康管理系统及方法,属于可靠性工程技术领域,系统包括第一处理子系统,用于根据监测的单备件退化数据,计算得到部件剩余寿命的PDF,并计算得到部件剩余寿命的累积分布函数和可靠性函数;第二处理子系统,用于基于累积分布函数、可靠性函数以及预测结果,通过多目标联合决策模型确定最优的备件获取和部件替换时间;第三处理子系统,用于判断最优备件获取时间是否在下一个状态监测时刻之前,若是,则根据预测的最优备件获取和部件替换时间安装维修活动,否则,获取下一监测时刻的状态监测数据,并返回第一处理子系统。本发明解决了工程设备进行健康管理难免会面临停机时间过长和无法保证系统可用性的问题。
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公开(公告)号:CN116562141A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310526616.1
申请日:2023-05-10
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据缺失的多元退化设备剩余寿命预测方法,包括:S1、采集多元退化设备的原始多源退化数据并利用NICE模型进行缺失数据填充,获得多源退化数据;S2、利用多源退化数据构建并训练寿命预测模型;S3、利用训练好的寿命预测模型对多元退化设备进行剩余寿命预测。本发明针对工程设备进行剩余寿命预测难免会面临数据缺失的实际情况,充分利用了多元退化数据蕴含的宝贵信息,较一维测试数据的局限性更加切合实际,不仅能够有效并行提取局部特征,构造更高维度的有序特征信息,而且可将高维时序特征信息更充分地映射到预测标签上,完成稳定、可靠、快速的预测任务,因此该方法具有很好的潜在应用价值。
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