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[发明专利]考虑依赖时间误差的随机系数回归模型剩余寿命预测方法-CN202310719442.0在审
发明人：唐圣金;肖俊玲;田干;孙晓艳;方鹏亚;徐志高;司小胜 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑依赖时间误差的随机系数回归模型剩余寿命预测方法，包括步骤：A、建立误差方差随时间减小条件下的高可靠性设备性能退化模型；B、模型先验参数离线无偏估计；C、基于贝叶斯理论在线更新随机系数；D、预测设备剩余寿命。本发明给出了考虑依赖时间误差的随机系数回归模型剩余寿命预测方法，不仅可以对高可靠性设备测量不确定性随时间减小的性能退化特征进行拟合分析，还可以对设备剩余寿命进行有效预测，为视情维修以及决策制定提供理论依据和技术支持，从而提高设备的可靠性和安全性，降低全寿命周期维护费用，有很好的工程应用价值。
考虑依赖时间误差随机系数回归模型剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于三次多项式函数的锂电池剩余寿命预测方法-CN202310719441.6在审
发明人：唐圣金;苏康泽;邓飙;孙晓艳;李良;方鹏亚;司小胜 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三次多项式函数的锂电池剩余寿命预测方法，包括步骤：A、建立基于三次多项式函数非线性维纳过程的锂离子电池退化模型；B、基于包络提取的主观参数估计方法：(1)基于包络提取的锂离子电池真实退化轨迹估计方法；(2)两步离线参数估计；C、基于Kalman的在线参数更新；D、锂离子电池剩余寿命的概率密度分布。本发明不仅可以解决非线性维纳过程退化模型简单和参数估计精度不高的问题，对锂离子电池的个体寿命和总体可靠性寿命特征量进行预测分析，还可以作为预测设备剩余寿命的一种有效分析工具，为设备基于状态的维修保障提供有力的理论依据和技术支撑，从而节约经费开支，避免不必要的经济损失。
一种基于三次多项式函数锂电池剩余寿命预测方法

[发明专利]一种融合失效寿命数据的设备剩余寿命预测方法-CN202110222526.4有效
发明人：唐圣金;王凤飞;孙晓艳;于传强;司小胜;叶辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于可靠性工程技术领域，涉及一种融合失效寿命数据的剩余寿命预测方法。该方法包括以下步骤：步骤1：建立不完美先验信息条件下的设备性能退化模型；步骤2：估计离线参数；步骤3：在线更新参数；步骤4：预测剩余寿命。本发明给出了一种融合失效寿命数据的剩余寿命预测方法，同时考虑了单元间可变性和测量误差的影响，不仅可以对设备的个体寿命和总体可靠性寿命特征量进行预测分析，还可以作为预测设备剩余寿命的一种有效分析工具，为设备基于状态的维修保障提供有力的理论依据和技术支撑，从而节约经费开支，避免不必要的经济损失，有很好的工程应用价值。
一种融合失效寿命数据设备剩余预测方法

[发明专利]一种时变温度下的锂电池健康状态估计与剩余寿命预测方法-CN202110225334.9有效
发明人：唐圣金;许晓东;于传强;孙晓艳;司小胜;叶辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种时变温度下的锂电池健康状态估计与剩余寿命预测方法，包括以下步骤：S1、基于维纳过程、Power Rule应力模型和Arrhenius温度应力模型，构建时变温度工况下的锂电池性能退化模型；S2、基于极大似然估计方法估计锂电池性能退化模型的先验参数，然后根据检测到的锂电池的现场退化数据在线更新漂移系数的后验分布；S3、根据检测到的锂电池的现场退化数据结合锂电池的退化过程，即可得到期望、方差和概率密度分布表达式；S4、根据检测到的锂电池的现场退化数据结合锂电池的退化过程以及剩余寿命与首达时间的关系，可得到锂电池在时变温度工况下，剩余寿命的概率密度分布函数。
一种温度锂电池健康状态估计剩余寿命预测方法

[发明专利]一种考虑年龄和状态依赖的退化设备剩余寿命预测方法-CN202110068209.1有效
发明人： 司小胜;庞哲楠;胡昌华;裴洪;李天梅 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑年龄和状态依赖的退化设备剩余寿命预测方法，对工程中存在的退化设备，首先，通过构造状态空间模型，描述了隐含退化状态与观测值之间的关系。然后，采用卡尔曼滤波(KF)和期望最大化(EM)算法，自适应地估计和更新退化状态和未知参数。基于估计的退化状态和模型参数，推导出基于现有观测值且可实时更新的剩余寿命分布解析形式；有效改善了剩余寿命预测精度。
一种考虑年龄状态依赖退化设备剩余寿命预测方法

[发明专利]一种多元退化设备剩余寿命预测方法-CN202110394183.X有效
发明人：郑建飞;牟含笑;胡昌华;司小胜;李天梅;杜党波 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种多元退化设备剩余寿命预测方法，其包括获取多元退化设备的监测数据，并对监测数据进行预处理；将预处理后的监测数据输入已训练的连续深度置信网络，提取多元退化设备的实时退化特征；采用多元退化设备的初始健康特征和实时退化特征，计算衡量多元退化设备退化偏离初始健康状态程度的健康指标；将健康指标用滑动时间窗处理后输入已训练且含dropout的双向长短期记忆网络对多元退化设备的剩余寿命进行预测；重复上一步骤预设次数，之后采用蒙特卡洛仿真方法对所有预测的剩余寿命分布进行拟合，得到多元退化设备剩余寿命的区间估计结果。
一种多元退化设备剩余寿命预测方法

[发明专利]基于退化模型动态校准的设备剩余寿命预测方法及系统-CN202211562205.X在审
发明人： 司小胜;任超;李慧琴;李天梅;冯磊;张建勋 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于退化模型动态校准的设备剩余寿命预测方法及系统，涉及复杂性工程技术领域，方法包括利用Bayesian理论和EM算法对退化模型的模型参数进行更新，得到参数更新后的退化模型；根据设备运行的监测数据利用参数更新后的退化模型进行预测，得到退化预测值；根据退化预测值和设备运行的监测数据构建退化预测误差模型；根据设备运行的监测数据和退化预测误差模型对更新后的退化模型进行校准，得到多个校准退化模型；根据多个校准退化模型利用赤池信息准则确定剩余寿命预测模型并根据设备运行的监测数据利用剩余寿命预测模型进行剩余寿命预测。本发明考虑设备的个体差异，动态校准退化模型，提高设备剩余寿命预测的准确性。
基于退化模型动态校准设备剩余寿命预测方法系统

[发明专利]一种针对复杂维纳退化过程模型参数的无偏估计方法-CN202110326534.3有效
发明人：唐圣金;王凤飞;孙晓艳;司小胜;于传强;叶辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对复杂维纳退化过程模型参数的无偏估计方法，属于可靠性工程技术领域，该方法包括步骤：A、建立设备复杂性能退化模型；B、估计复杂维纳退化过程模型参数；C、计算无偏参数估计。本发明给出了一种针对复杂维纳退化过程模型参数的无偏估计方法，分别针对非线性维纳过程模型、带测量误差的线性维纳过程模型和不定间隔线性维纳过程模型，给出了直接极大化似然估计方法的部分解析参数估计结果，同时给出了相应参数估计的无偏估计和经验无偏估计。为基于复杂维纳过程的无偏估计提供了有力的理论依据，提高了设备剩余寿命预测的精度，从而减少相应的维修经费开支，避免不恰当维修造成的经济损失，具有较好的工程应用价值。
一种针对复杂退化过程模型参数估计方法

[发明专利]一种针对线性维纳退化过程模型参数的无偏估计方法-CN202110328112.X有效
发明人：唐圣金;王凤飞;孙晓艳;司小胜;于传强;叶辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对线性维纳退化过程模型参数的无偏估计方法，属于可靠性工程技术领域，包括步骤：A、建立设备性能退化模型；B、估计未知参数；C、提出无偏参数估计。本发明给出了一种针对线性维纳退化过程模型参数的无偏估计方法，并且同时给出了极大化似然估计方法、期望最大化算法和两步走极大化似然估计方法的解析参数估计结果，从理论上证明了极大化似然估计方法和期望最大化算法得到的参数估计结果相同。基于此，给出了相应参数估计的无偏估计，为基于维纳过程的无偏估计提供了有力的理论依据，提高了预测设备剩余寿命的准确度，从而节约维修经费开支，避免不必要的经济损失，有很好的工程应用价值。
一种针对线性退化过程模型参数估计方法

[发明专利]时变放电电流下的锂电池健康状态估计与剩余寿命预测方法-CN202110225332.X有效
发明人：唐圣金;许晓东;于传强;孙晓艳;司小胜;叶辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种时变放电电流下的锂电池健康状态估计与剩余寿命预测方法，包括以下步骤：S1、基于维纳过程和Power Rule应力模型，构建时变放电电流工况下的锂电池性能退化模型；S2、基于期望最大化算法估计模型的先验参数，然后根据检测到的锂电池的现场退化数据在线更新随机系数的后验分布；S3、根据检测到的锂电池的现场退化数据结合锂电池的退化过程，即可得到健康状态估计的期望、方差和概率密度分布表达式；S4、根据检测到的锂电池的现场退化数据结合锂电池的退化过程以及剩余寿命与首达时间的关系，可得到锂电池在时变放电电流工况下，剩余寿命的概率密度分布函数。
放电流下锂电池健康状态估计剩余寿命预测方法

[发明专利]一种考虑测量不确定性的退化设备剩余寿命预测方法-CN202110455012.3有效
发明人：郑建飞;胡昌华;董青;司小胜;李天梅;张建勋 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑测量不确定性的退化设备剩余寿命预测方法，包括以下步骤：S1：采集退化设备的离散测量时间点和退化量集合，并建立性能退化模型；S2：根据性能退化模型，对性能退化模型进行参数估计；S3：基于性能退化模型和参数估计结果，进行剩余寿命预测。本发明给出了一种考虑测量不确定性的自适应退化设备剩余寿命预测方法，针对实际设备退化过程中退化的随机性，充分考虑了设备在退化过程中特征提取的误差情况，不仅可以对此类设备的剩余寿命进行准确预测分析，还可以作为寿命周期中一种有效分析工具。
一种考虑测量不确定性退化设备剩余寿命预测方法

[发明专利]一种石化装备旋转机械的剩余寿命预测验证方法-CN201811128559.7有效
发明人：孙国玺;司小胜;张清华 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种石化装备旋转机械的剩余寿命预测验证方法，其剩余寿命预测的具体验证步骤为：步骤一：监测数据的采集：依据实验室机组中的石化大机组仿真实验装置，针对石化装备旋转机械易发生故障的部件如滚动轴承、齿轮以及叶片等，通过传感器来采集石化装备旋转机械在不同工作环境、不同负载以及不同健康管理行为下的振动监测实验数据、外界因素引入的时间及持续时间等数据。本发明通过状态检测手段获取旋转机械在实际运行过程中的状态监测数据，并提取能反映其健康状态性能退化数据，建立性能退化模型，同时没利用首达时间分布预测剩余寿命分布，并将实际与理论结果进行验证、分析，从而提升改进理论与方法。
一种石化装备旋转机械剩余寿命预测验证方法

[发明专利]时变系统下高效更新模型的质量相关故障在线监控方法-CN201911301803.X有效
发明人：孔祥玉;胡昌华;罗家宇;李强;司小胜 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开一种时变系统下高效更新模型的质量相关故障在线监控方法。该方法包括：获取训练数据样本；根据所述训练数据样本，确定离散训练模型参数；根据所述离散训练模型参数，确定故障阈值；获取在线测试数据；对所述在线测试数据进行去正交处理，得到正交处理后的在线测试数据；根据所述正交处理后的在线测试数据，确定当前样本统计量；根据所述当前样本统计量和所述故障阈值，确定故障类型。本发明能够用参数代替原始历史数据的方法，有效降低模型更新计算量，提高模型更新效率，有效追踪系统的参数变化，实现有效的质量相关故障监控。
系统高效更新模型质量相关故障在线监控方法

[发明专利]一种融合多源信息的隐含维纳退化过程剩余寿命预测方法-CN202210961708.8在审
发明人：唐圣金;杨家鑫;孙晓艳;于传强;叶辉;司小胜 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多源信息的隐含维纳退化过程剩余寿命预测方法，包括步骤：A、建立隐含线性维纳过程退化模型；B、估计离线参数：(1)针对先验退化信息不完美的情况，融合失效寿命数据估计模型先验漂移参数；(2)针对先验退化信息稀缺的情况，融合失效寿命数据和历史退化数据估计模型先验漂移参数；C、在线更新参数；D、预测剩余寿命。本发明不仅可以克服先验退化信息不完美或稀缺的问题，对设备的个体寿命和总体可靠性寿命特征量进行预测分析，还可以作为预测设备剩余寿命的一种有效分析工具，为设备基于状态的维修保障提供有力的理论依据和技术支撑，从而节约经费开支，避免不必要的经济损失，有很好的工程应用价值。
一种融合信息隐含退化过程剩余寿命预测方法

[发明专利]基于数模联动的服役设备剩余寿命在线自适应预测方法-CN202110729004.3有效
发明人： 司小胜;李天梅;裴洪;刘翔;张建勋;杜党波 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，具体公开了一种基于数模联动的服役设备剩余寿命在线自适应预测方法，在离线训练阶段，构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差和寿命预测方差的优化目标函数，形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环，对多源传感器融合系数和失效阈值进行反向优化调整，实现两者的交互联动，确定多源传感数据融合系数向量和失效阈值；在线预测时，根据数模联动离线训练得到的融合系数向量和失效阈值，在融合实际运行设备的多源监测数据以获取复合健康指标基础上，采用随机过程模型对其演变过程进行建模，基于贝叶斯序贯更新算法实时更新模型参数和设备退化状态，求得首达时间意义下的设备剩余寿命概率分布。
基于数模联动服役设备剩余寿命在线自适应预测方法

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