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[发明专利]剩余寿命预测系统、剩余寿命预测装置以及剩余寿命预测程序-CN202080067107.1在审
发明人：福井健一;北井正嗣 -专利权人：国立大学法人大阪大学;NTN株式会社
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：剩余寿命预测系统(100)具备：学习信息取得部(110)，取得学习用动作机构(200)的到动作极限为止的各时刻的学习劣化量信息、学习特征量矢量、学习剩余寿命；第一回归模型培育部(120)，基于学习特征量矢量、学习劣化量信息，培育推测劣化量的第一回归模型；第二回归模型培育部(150)，基于学习劣化量信息以及学习剩余寿命，培育推测剩余寿命的第二回归模型；评价信息取得部(130)，取得从评价用动作机构的动作获得的评价特征量矢量；以及剩余寿命导出部(140)，将评价特征量矢量作为输入，通过第一回归模型推测评价劣化量信息，将所获得的评价劣化量信息作为输入，通过第二回归模型导出剩余寿命。
剩余寿命预测系统装置以及程序

[发明专利]剩余寿命预测方法、剩余寿命预测系统以及车辆-CN202210167960.1在审
发明人：福田猛 -专利权人：本田技研工业株式会社
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种可抑制系统的消耗电力且高精度地预测对象物的剩余寿命的技术。一种剩余寿命预测方法，具有：转换步骤，每隔既定时间，依据基于阿伦尼乌斯公式的运算式，将气囊10的从首次使用开始时起的总经过时间，转换为既定温度t下的气囊10的从首次使用开始时起的总经过时间Tb；剩余使用时间计算步骤，由既定温度t下的对象物的寿命时间Ta减去总经过时间Tb，由此算出气囊10的剩余使用时间Tx；修正步骤，基于与向车辆1的通电时间成比例的既定值Tc，进行增加剩余使用时间Tx的修正；判定步骤，判定经修正步骤进行了修正的剩余使用时间Tx是否为既定值以下；以及告知步骤，在判定为既定值以下时，告知关于气囊10的寿命。
剩余寿命预测方法系统以及车辆

[发明专利]软管剩余寿命预测方法和软管剩余寿命预测系统-CN202080058801.7在审
发明人：黑田泰介;熊谷裕児 -专利权人：株式会社普利司通
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：提供一种能够简便地预测软管的剩余寿命的软管剩余寿命预测方法和软管剩余寿命预测系统。在对使用中的软管(1)的剩余寿命进行预测的软管剩余寿命预测方法和软管剩余寿命预测系统中，预先针对相同种类的软管求出内管橡胶层(11)在基准温度下的使用时间与构成该内管橡胶层(11)的橡胶的物性值的关系，来制作内管橡胶层(11)的热劣化模型，针对使用中的软管(1)，估算内管橡胶层(11)在基准温度下的直到预测时为止的使用时间即基准温度使用时间，基于基准温度使用时间与热劣化模型的对比，来预测使用中的软管(1)的剩余寿命。
软管剩余寿命预测方法系统

[发明专利]电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法-CN202210215363.1在审
发明人：郄瑜 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法，包括：获取样本电池的各历史使用周期的特征数据以及对应的电池容量，特征数据为表征样本电池的健康状态的特征数据；将特征数据输入至初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与下一历史使用周期的特征数据的关系对初始模型进行训练，得到特征数据预测模型；将特征数据输入至另一初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与电池容量的关系对初始模型进行训练，得到电池容量预测模型；将特征数据预测模型的输出端与电池容量预测模型的输入端级联，构建电池剩余寿命预测模型，由此，可以简便、快捷的训练电池剩余寿命预测模型，模型预测精准度较高。
电池剩余寿命预测模型构建方法

[发明专利]一种基于混合模型的发动机剩余使用寿命预测方法及装置-CN202210698982.0在审
发明人：郭钧;李大鹏;杜百岗;彭兆 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于混合模型的发动机剩余使用寿命预测方法及装置，该方法包括：获取样本发动机的多组传感器数据样本；建立初始混合模型，通过堆叠集成得到对应的第一预测剩余寿命样本/第二预测剩余寿命样本；将第一预测剩余寿命样本和第二预测剩余寿命样本输入至初始线性回归模型，迭代训练线性回归模型；利用训练完备的目标混合模型和线性回归模型，根据待测发动机的多组传感器数据，确定其剩余使用寿命。通过堆叠集成技术，得到的第一预测剩余寿命和第二预测剩余寿命可靠性高；另外，还利用线性回归模型将第一预测剩余寿命和第二预测剩余寿命进行了权重再次分配，降低了对某个预测结果的依赖，提高了预测结果的精度。
一种基于混合模型发动机剩余使用寿命预测方法装置

[发明专利]一种锂离子电池剩余使用寿命数模融合预测方法-CN201710791239.9有效
发明人：马剑;秦维力;吕琛;田野;苏育专;种晋;金海族;林永寿 -专利权人：北京航空航天大学;宁德时代新能源科技股份有限公司
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂电池剩余使用寿命数模融合预测方法，包括利用锂电池历史数据库中锂电池低温容量退化数据以及锂电池低温剩余使用寿命和锂电池低温剩余使用寿命进行模型训练，得到锂电池低温剩余使用寿命预测模型；通过将待测锂电池的部分低温容量退化数据输入到所述锂电池低温剩余使用寿命预测模型中，进行待测锂电池低温剩余使用寿命的预测，得到锂电池低温剩余使用寿命预测值；利用所述锂电池低温剩余使用寿命预测值，确定待测锂电池高温剩余使用寿命预测方程；用所确定的待测锂电池高温剩余使用寿命预测方程，计算出锂电池高温预测剩余使用寿命
一种锂离子电池剩余使用寿命数模融合预测方法

[发明专利]多切削阶段的刀具剩余寿命预测方法-CN202010661069.4在审
发明人：孙惠斌;姚元朴;刘超;屈鑫;孙帅 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多切削阶段的刀具剩余寿命预测方法，按照以下步骤实施：步骤一、建立单阶段刀具剩余寿命预测模型；步骤二、基于单阶段刀具剩余寿命预测模型，建立多阶段刀具剩余寿命预测模型，计算多阶段刀具寿命的概率密度函数；步骤三、对所述多阶段刀具剩余寿命预测模型的模型参数进行先验估计和后验更新；步骤四、结合步骤一种的单阶段刀具的剩余寿命预测模型、步骤二中的多阶段刀具寿命的概率密度函数和步骤三中更新后的模型参数，即得到经过更新后的刀具剩余寿命概率密度函数，根据所得刀具剩余寿命密度函数和所需可靠度计算刀具剩余寿命。解决了现有技术无法解决多切削阶段刀具剩余寿命预测的问题。
切削阶段刀具剩余寿命预测方法

[发明专利]一种结合特征归因和神经网络的齿轮剩余寿命预测方法-CN202310256599.4在审
发明人：刘华开;何国林;丁康;李巍华 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供的一种结合特征归因和神经网络的齿轮剩余寿命预测方法，包括：预处理振动加速度信号，并计算获得齿轮的时域特征和频域特征，同时标记齿轮的真实寿命；搭建齿轮剩余寿命预测模型，所述齿轮剩余寿命预测模型包括通道注意力层、长短时记忆神经网络层和全连接层；融合时频特征先验，基于期望梯度策略将时频特征对齿轮剩余寿命的影响融入齿轮剩余寿命预测模型训练过程以进一步优化训练过程；将时域特征、频域特征输入齿轮剩余寿命预测模型，计算输入特征对齿轮剩余寿命的关联度，引导齿轮剩余寿命预测模型关注高关联度的时频特征，实现齿轮剩余寿命的可靠预测。本发明能够有效提高预测精度。
一种结合特征归因神经网络齿轮剩余寿命预测方法

[发明专利]机台零件剩余寿命的预测系统与预测方法-CN201710049566.7有效
发明人：黄博煜;阙壮华;任佳珉 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2017-01-23 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种机台零件剩余寿命的预测系统与方法。预测系统包括数据模块、特征模块、本体预测模块、历史预测模块及信心度模块。数据模块取得机台零件的测试感测数据。特征模块得到历史健康指标与本体健康指标。本体预测模块根据该本体健康指标，得到第一预测剩余寿命与第一预测信心度。历史预测模块根据该历史健康指标，得到第二预测剩余寿命与第二预测信心度。信心度模块则是根据第一预测剩余寿命、第二预测剩余寿命、第一预测信心度与第二预测信心度，得出机台零件的最终预测剩余寿命。
机台零件剩余寿命预测系统方法

[发明专利]基于状态健康信息的剩余寿命远程预测方法、系统及设备-CN201810520293.4在审
发明人：张桂刚;苏海霞;李素洁;王健 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及复杂装备的剩余寿命预测领域，具体涉及一种基于状态健康信息的剩余寿命远程预测方法、系统及设备，旨在提高整机寿命的预测准确度。本发明的剩余寿命远程预测方法包括：远程接收待预测对象的监测数据，并存入数据库；对监测数据进行特征信息的提取得到状态健康信息；根据信号类型的不同，对状态健康信息进行趋势分析得到趋势分析数据；根据趋势分析数据对待预测对象的各组成单元分别进行剩余寿命预测；根据各组成单元的剩余寿命通过模糊推理算法来预测整机剩余寿命。本发明不但能够预测各个组成单元的剩余寿命，而且通过模糊推理算法预测整机剩余寿命，预测结果更加准确。此外，因为整合到同一个系统中进行预测，所以提高了效率。
剩余寿命预测健康信息趋势分析组成单元模糊推理算法剩余寿命预测系统及设备监测数据整机复杂装备特征信息信号类型预测结果远程接收整机寿命准确度整合数据库

[发明专利]燃气管道剩余寿命预测方法和装置-CN201910823075.2在审
发明人：王勋;陈婷婷;王倩微;孙俊芳;丁斌;姜鑫;于燕平 -专利权人：北京市燃气集团有限责任公司
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种燃气管道剩余寿命预测方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取多个燃气管道的剩余寿命影响因素与对应的剩余寿命分类，作为训练样本；通过训练样本对人工神经网络进行训练以得到燃气管道剩余寿命预测模型；检测待预测燃气管道的剩余寿命影响因素；将待预测燃气管道的剩余寿命影响因素输入燃气管道剩余寿命预测模型，以得到待预测燃气管道的剩余寿命分类。本发明能够方便有效地对燃气管道的剩余寿命进行预测，从而能够减少燃气管道检修的人力物力，并减少燃气管道的安全隐患。
燃气管道剩余寿命影响因素剩余寿命预测模型预测训练样本人工神经网络剩余寿命预测方法和装置安全隐患人力物力有效地分类检修检测

[发明专利]一种故障演化趋势的设备剩余使用寿命预测方法-CN201810678664.1有效
发明人：谭晓栋;黄娟;张婧;周梓鑫 -专利权人：谭晓栋
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种故障演化趋势的设备剩余使用寿命预测方法，通过选择对故障演化过程单调趋势表征能力最大的测点数据作为剩余使用寿命预测的数据源；通过选择对故障演化过程综合能力最大的统计特征作为剩余使用寿命预测模型的预测特征输入预测模型；通过预测模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能够为剩余寿命预测方法提供效的数据源和预测特征输入，确保设备剩余使用寿命预测的精度更高效、准确，减少或避免设备突发失效导致的重大事故发生。
一种故障演化趋势设备剩余使用寿命预测方法

[发明专利]一种锂离子电池剩余寿命预测方法及系统-CN202310169622.6在审
发明人：吴栋;赵光金;李志立;邵鑫;孙建军;于永兵;乔铭铭;胡雪利;李广峰;陈宏杰;杨东东 -专利权人：国网河南省电力公司濮阳供电公司;国网河南省电力公司电力科学研究院
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明涉及一种锂离子电池剩余寿命预测方法及系统，包括如下步骤：首先，获取锂离子电池充放电数据后对数据进行预处理；其次，对特征进行提取和筛选；在此基础上，建立锂离子电池剩余寿命预测模型；最后，基于预测模型对锂离子电池剩余寿命进行预测，并进一步建立锂离子电池剩余寿命预测系统，以提升整体的一体化性能；本发明所提预测模型，可以克服现有锂电池剩余寿命预测技术捕捉长时间序列信息不足及预测模型预测精度不高、鲁棒性不强的缺点，在此基础上进一步建立锂离子电池剩余寿命预测系统，实现对不同型号电池的剩余寿命进行预测，提高预测方法的适用性。
一种锂离子电池剩余寿命预测方法系统

[发明专利]一种设备的剩余寿命预测模型建模系统及方法、预测系统-CN202110308044.0在审
发明人：邢继;张敏;徐钊;堵树宏;于方小稚;苗壮;楚济如;孙涛;洪郡滢;马心童 -专利权人：中国核电工程有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开设备的剩余寿命预测模型建模系统，包括基础算法库、数据库和通用平台。基础算法库，用于存储剩余寿命预测模型建模过程中所需的基础算法。数据库，用于存储剩余寿命预测模型建模过程中所需的数据集。通用平台，与基础算法库和数据库分别连接，用于调用基础算法和数据集构建、训练、测试基础模型，并将通过测试评估的基础模型封装为预设文件类型的剩余寿命预测模型，剩余寿命预测模型用于实施设备的剩余寿命预测。还提供相应的建模方法、核电设备的剩余寿命预测系统。该建模系统能够帮助核电专业的研究人员方便快捷的建立具体设备的剩余寿命预测模型，降低对建模人员的IT技术能力的要求。
一种设备剩余寿命预测模型建模系统方法

[发明专利]一种配电电缆剩余寿命预测方法-CN201910544856.8在审
发明人：李弘毅;杜步阳;周磊;郝嘉睿;黄煜彬;姚雅涵;李红斌;陈庆 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电电缆剩余寿命预测方法，包括：构建训练样本集，其中每个样本包括训练用电缆的四种属性的数据，分别为环境属性、电气属性、时间属性和电缆自身属性；采用训练样本集，训练已构建的电缆剩余寿命预测卷积神经网络框架，得到电缆剩余寿命预测卷积神经网络；采集待测电缆的上述四种属性的数据并输入电缆剩余寿命预测卷积神经网络，得到待测电缆的剩余寿命预测值。本发明采用电缆的四种属性的数据，使得训练得到的电缆剩余寿命预测卷积神经网络能够适用于各种复杂环境下的电缆的剩余寿命预测，且采用多种属性的数据，能够全方位更加准确地预测电缆剩余寿命。另外，本发明引入卷积神经网络，可得到预测精度较高的预测模型。
剩余寿命预测电缆卷积神经网络训练样本集配电电缆构建电气属性复杂环境环境属性剩余寿命时间属性输入电缆预测模型预测样本采集引入

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