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Gaoya dianqi文中基于LW30-40.5型SF6断路器全寿命烧蚀试验数据，采用归一化异常指数F反映断路器触头剩余电寿命，0表示电寿命完备，1表示电寿命耗尽。根据断路器分闸动态电阻—行程曲线，提出了将动态电阻—行程曲线上行程大于8 mm且电阻值大于500 μΩ的第一个峰值点作为断路器主触头接触阶段与弧触头接触阶段分界点。据此得到反映断路器触头异常指数F的5个特征参数，采用皮尔逊相关系数法对特征参数进行独立性分析。通过LSTM神经网络建立了基于特征参数与异常指数F之间的回归预测模型，F回归预测均方差和绝对平均误差分别为0.
马飞越 +5 more
doaj
Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对发动机剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）间接预测时失效阈值难以准确设置、直接预测时监测数据与RUL之间复杂映射关系难以建立的问题，提出了一种改进的发动机RUL直接预测方案。首先，为降低监测数据中的噪声干扰，在多传感器数据融合阶段引入滑动平均滤波对一维健康指标进行降噪以提升数据质量；其次，为改善退化模式特征的提取效果，提出指数函数与二次多项式函数混合交替的优化策略，通过相关向量机模型学习得到退化模式特征与RUL之间的直接映射关系 ...
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Shiyou jixie, 2015 针对某平台150 t海洋修井机井架存在腐蚀严重、承载能力下降较大的问题，结合海洋平台的加工环境，制订了充分利用井架剩余寿命同时又要具有较好经济性的井架加固总原则。通过测量井架杆件的几何参数，采用有限元软件分析了井架现有承载能力与危险位置，在此基础上通过比较3种加固方案，提出了在危险位置加固井架上、下体前主腿和左右对称加固下体前主腿的方案。加固后的井架在某海洋平台已正式投入使用，并完成了2口井的修井作业，作业过程中处理过管柱解卡等复杂作业，最大钩载达到1 100 kN，未出现异常，表现良好。
昝智海, 陈宇海
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健康寿命と1人当たり総保険医療支出額（US$）、対GDP総保健医療支出額比は、いずれも相関しており、HIV/AIDS流行の影響が大きいサハラ砂漠以南アフリカ諸国を除外すると、その関連はより強くなった。60歳時平均健康余命は1人当たり総保険医療支出額（US$）と正の相関を示した。予防・公衆衛生関連分野への保健医療支出と健康寿命、60歳時平均健康余命とも ...
玉腰, 浩司 +3 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2006 进一步研究了NBUE寿命分布类的性质,给出了NBUE寿命分布类的几个等价刻画.另外,基于NBUE类的特征,作者考虑了NBUE类在可靠性与寿命检验中的应用.
康殿统
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Jixie chuandong, 2014 An efficient remaining useful life（RUL）can provide key information for manager to make preventive maintenance strategy and prevent equipment unexpected downtime.Aim to nonlinear state process of equipment and real-time demand of life prediction in ...
林国语, 贾云献, 孙磊
doaj
Gaoya dianqiSF6断路器灭弧室中的SF6、微水微氧及固体绝缘材料在电弧作用下会分解重组，生成新的组分气体。为研究SF6断路器完整电寿命周期内，开断电流后各气体分解产物体积分数的变化规律，搭建了断路器全寿命模拟烧蚀试验平台，进行了69次烧蚀试验，测量了烧蚀过程中的电压电流参数和各气体分解产物体积分数。结果表明：SOF2、CF4、SO2为主要产物，SO2F2、SOF4体积分数较低，H2S不能稳定检出；SOF2、CF4、SO2、SO2F2体积分数均随烧蚀次数增加而增加。主要产物中 ...
相中华 +5 more
doaj
[Research and application of photovoltaic cell online monitoring system for animal robot stimulator]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2022 Shi Y +5 more
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本发明公开了一种物理机理和机器学习融合的锂离子电池寿命预测方法，包括步骤：锂离子电池首次充放电循环并进行电化学特征测量；构建电化学特征曲线并提取特征量信息；构建机器学习模型并将特征量带入机器学习模型中以评估锂离子电池出厂时的寿命性能差异；构建物理退化机理模型以评估充放电历史引起的锂离子电池寿命衰减；基于锂离子电池出厂性能差异和充放电过程中的寿命衰减，计算锂离子电池的剩余寿命。本发明基于物理退化机理模型和机器学习模型的融合 ...
温济慈, 魏宇杰
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