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[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]一种热电组网智能调控设备寿命可靠性评估方法-CN202111348110.3在审
发明人：韩旭;李珊瑚;杨天豪;段书用;刘晓明 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种热电组网智能调控设备寿命可靠性评估方法包括以下步骤：建立退化模型；选取设备寿命评估的退化参量；采集退化参量的波形，并提取相应的退化参数数据；利用退化参数数据分别估计退化模型中的漂移系数与扩散系数的估计值；将估计值与退化参数数据代入退化模型，评估设备寿命。本申请具体地建立了退化模型，并选取设备寿命评估的退化参量；采集该退化参量的波形，并提取相应的退化参数数据，针对退化模型中的漂移系数与扩散系数，利用退化参数数据分别估计相应的估计值，将上述的估计值与退化参数数据代入退化模型
一种热电组网智能调控设备寿命可靠性评估方法

[发明专利]电容剩余寿命自适应预测方法及系统-CN202210563882.7在审
发明人：吴浩;王睿轶;王泉;汪翔;沈青;曾光 -专利权人：上海地铁电子科技有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01R27/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种电容剩余寿命自适应预测方法及系统，包括：基于预设数量的电容退化数据建立总体电容退化模型；基于总体电容退化模型利用两步走极大似然函数法估计总体电容退化模型的特征参数；基于目标电容的历史退化数据建立目标电容退化模型；根据总体电容退化模型的特征参数，在贝叶斯框架下利用MCMC算法估计目标电容退化模型中模型参数；基于目标电容退化模型中模型参数，利用卡尔曼滤波算法结合目标电容的历史退化数据更新模型参数，预测目标电容下一测量时刻的退化工况；基于预测的目标电容下一测量时刻的退化工况建立电容剩余寿命的概率密度函数以及电容的可靠度函数，进行剩余寿命的预测和可靠性分析。
电容剩余寿命自适应预测方法系统

[发明专利]基于指数时间函数的Wiener加速退化模型构建方法及系统-CN202010458987.7在审
发明人：王浩伟;康锐;马麟;杨晗;邹杨坤 -专利权人：北京航空航天大学云南创新研究院
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于指数时间函数的Wiener加速退化模型构建方法，包括以下步骤:1建立基于指数时间函数的Wiener退化模型。2随机选择一组目标产品的性能退化数据，代入退化模型估计出参数值。3利用随机加速系数对性能退化数据进行等效折算，代入退化模型再次估计出参数值。4比较两次估算所得的各参数估计值，判断哪些参数与加速应力相关。5对加速应力相关的参数建立加速模型。6构建出Wiener加速退化模型。7应用Wiener加速退化模型拟合产品加速退化数据。8基于Wiener加速退化模型评估产品在正常应力水平下的可靠性。本发明可以准确的建立产品加速退化模型，减小可靠性评估结果的误差。
基于指数时间函数 wiener 加速退化模型构建方法系统

[发明专利]一种非线性退化系统剩余寿命预测方法及系统-CN202210765608.8在审
发明人：裴洪;司小胜;胡昌华;李天梅;郑建飞;杜党波;张庆超 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种非线性退化系统剩余寿命预测方法及系统，涉及可靠性工程计算领域，方法包括获取历史退化系统的运行信息并根据其构建双重连续时间尺度退化模型；进而确定双重连续时间尺度下非线性退化系统寿命分布模型和双重连续时间尺度下非线性退化系统剩余寿命分布模型；利用极大似然估计法和Kalman滤波算法对所述双重连续时间尺度退化模型的模型参数进行更新；根据所述更新后的双重连续时间尺度退化模型模型参数、所述双重连续时间尺度下非线性退化系统寿命分布模型和所述双重连续时间尺度下非线性退化系统剩余寿命分布模型预测退化系统寿命和退化系统剩余寿命
一种非线性退化系统剩余寿命预测方法

[发明专利]一种电池寿命估算方法、装置及终端设备-CN202111484384.5在审
发明人：王冬;李海伟;刘洁;戴欣怡;孔金震;仝雪婷 -专利权人：中移（上海）信息通信科技有限公司;上海交通大学;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：该方法包括：获取电池的剩余容量数据；建立电池的退化模型，所述退化模型为表示电池剩余容量与时间的关系的模型；根据所述剩余容量数据、所述第一退化模型和所述第二退化模型，估算目标电池的寿命。本发明实施例的电池寿命估算方法，通过在对所述电池进行退化模型的建立的过程中，引入电池的退化阶段点，并分别对处于不同阶段的电池建立不同的电池退化模型，能够同时保证电池退化模型的精度和简易程度，解决了将锂离子电池的退化做一个整体的计算模型，无法精确拟合实际退化路径的问题。
一种电池寿命估算方法装置终端设备

[发明专利]旋转光学卫星影像退化信息感知与复原方法及系统-CN202010424134.1有效
发明人：范城城;尹增山;胡海鹰;刘国华;刘洋;李华;王旭辉;田龙飞 -专利权人：中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种旋转光学卫星影像退化信息感知与复原方法及系统，所述旋转光学卫星影像退化信息感知与复原方法包括：旋转光学卫星进行旋转成像，形成旋转光学卫星影像，计算旋转光学卫星影像的退化信息；基于傅里叶模型检测所述旋转光学卫星影像的退化信息中的高频退化信息和低频退化信息，将所述旋转光学卫星影像的退化信息中的高频退化信息和低频退化信息分离，形成高频退化信息和低频退化信息；对所述高频退化信息进行时空建模，形成高频退化信息时空模型；对所述低频退化信息进行时空建模，形成低频退化信息时空模型；基于所述高频退化信息时空模型和所述低频退化信息时空模型，补偿旋转光学卫星的单面阵影像，复原旋转光学卫星影像。
旋转光学卫星影像退化信息感知复原方法系统

[发明专利]一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统-CN201810331621.6在审
发明人：胡昌华;郑建飞;司小胜;周涛;张琪;张建勋 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统，所述方法包括：根据非线性退化设备的时间不确定性参数、个体差异性参数和测量不确定性参数构建非线性退化设备潜在退化模型；获取各非线性退化设备在不同时刻的采样数据；根据各非线性退化设备在不同时刻的采样数据确定非线性退化设备潜在退化模型的参数；根据确定参数后的非线性退化设备潜在退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定非线性退化设备剩余寿命值。本发明综合考虑了非线性退化设备的时间不确定性、个体差异性和测量不确定性，进而构建非线性退化设备潜在退化模型，实现对非线性退化设备的剩余寿命进行预测，进而提高了寿命预测的准确性。
退化退化模型剩余寿命预测模型不确定性参数剩余寿命预测个体差异性不确定性采样数据剩余寿命构建测量寿命预测综合考虑预测

[发明专利]一种图像处理方法、系统及存储介质和终端设备-CN202210614074.9在审
发明人：邬彦泽;王鑫涛;李根;单瀛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：图像处理系统在训练超分辨率模型的过程中，可以先确定一个第一超分辨率模型，并根据第一超分辨率模型确定第一训练样本对来训练混合退化模型，然后再根据混合退化模型来确定第二训练样本对以调整第一超分辨率模型得到第二超分辨率模型在这个过程中使用的混合退化模型包括具有固定退化算子的第一退化子模块和具有可学习退化算子的第二退化子模块，能合成第一退化子模块中传统的固定退化算子无法模拟的真实退化，使得整体的混合退化模型的退化处理空间大大地被扩展，可以覆盖更多真实的退化，进而使得调整得到的第二超分辨率模型更准确。
一种图像处理方法系统存储介质终端设备

[发明专利]一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置-CN202211118291.5在审
发明人：何敬伟;顾钦;古衡;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置，所述图像退化建模方法包括：构建复合退化模型，所述复合退化模型中的退化池包括模糊退化、噪声退化和下采样退化；建立门控机制，所述门控机制包括多个局部子门，并为模糊退化、噪声退化和下采样退化中的每种子退化类型分别添加所述局部子门，其中，所述局部子门根据预设概率选择添加对应的子退化类型。本申请的图像退化建模方法可以对退化种类和退化等级合理建模，提升图像退化模型的性能。
一种图像退化建模方法神经网络训练装置

[发明专利]一种电磁继电器触簧系统贮存退化表征参数的确定方法-CN201710994397.4有效
发明人：叶雪荣;林义刚;杨文英;王汉;翟国富 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种电磁继电器触簧系统贮存退化表征参数的确定方法，包括如下步骤：建立电磁继电器仿真模型；对触簧系统进行贮存退化试验并建立贮存退化模型；将试验数据采集时刻代入退化模型中，得到对应的触簧系统退化状态；修改触簧系统仿真模型参数，实现触簧系统的贮存退化注入；对注入了不同贮存退化程度的电磁继电器仿真模型进行动态仿真，获取对应外特性的仿真退化数据；分别构建各外特性的贮存退化模型；选取其中有确定退化趋势的外特性；判断选定外特性的仿真退化数据与触簧系统贮存退化状态的线性相关性，确定所选定的输出特性是否为触簧系统贮存退化表征参数。本发明解决了贮存过程中无法直接监测电磁继电器触簧系统退化程度的问题。
一种电磁继电器系统贮存退化表征参数确定方法

[发明专利]一种电磁继电器永磁贮存退化表征参数的确定方法-CN201710994392.1有效
发明人：梁慧敏;廖晓宇;刘德龙;林义刚;叶雪荣;翟国富 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种电磁继电器永磁贮存退化表征参数的确定方法，包括如下步骤：实现电磁继电器动态特性仿真；建立永磁的贮存退化模型；将试验的数据采集时刻代入永磁贮存退化模型中，得到所对应的永磁贮存退化状态；按照各时刻永磁贮存退化状态修改电磁系统仿真模型相应参数，实现永磁贮存退化的注入；分别对注入了永磁不同贮存退化程度的电磁继电器仿真模型进行动态特性仿真；对所述外特性仿真退化数据进行拟合，并分别构建各外特性的贮存退化模型；对所构建的外特性贮存退化模型进行趋势分析；确定所选定的输出特性是否为电磁继电器永磁贮存退化表征参数。本发明解决了电磁继电器在贮存过程中无法直接监测其永磁退化程度的问题。
一种电磁继电器永磁贮存退化表征参数确定方法

[发明专利]一种N沟道VDMOSFET在PBTI效应下退化模型的建立方法-CN201811011865.2在审
发明人：叶雪荣;张开新;杨赟;王浩南;翟国富 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种N沟道VDMOSFET在PBTI效应下退化模型的建立方法，所述方法如下：步骤一：基于RD模型理论分析N沟道VDMOSFET在PBTI效应下的退化机理，确定阈值电压为退化模型的敏感参数；基于TCAD仿真，向MOSFET模型中注入缺陷，验证阈值电压作为敏感参数的正确性；步骤二：结合幂律模型和阿伦尼乌斯模型提出N沟道VDMOSFET的PBTI退化模型；步骤三：以幂律模型为基础对下降段和上升段分别建模，合并上升段和下降段模型，得到电应力退化模型；步骤四：基于电应力退化模型建立PBTI效应下的关于电热应力退化模型。本发明所建立的退化模型可直接用于VDMOSFET的寿命预测和可靠性评估中。
退化模型幂律模型敏感参数阈值电压电应力上升段下降段可靠性评估理论分析寿命预测退化机理电热建模验证合并

[发明专利]芯片仿真方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210405484.2在审
发明人：徐帆 -专利权人：长鑫存储技术有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：该方法包括：获取待仿真的芯片，并确定芯片在不稳定效应下发生性能退化的退化器件；获取退化器件对应的退化器件原始模型，基于退化器件原始模型生成退化器件对应的退化器件模型；基于退化器件模型生成芯片对应的器件仿真列表本公开对在不稳定效应下的退化器件采用退化器件模型进行仿真处理，未退化器件采用原始器件模型，可以有效缩短整体仿真时间，提高仿真效率。
芯片仿真方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法-CN201911267928.5有效
发明人：陈岑;陈昊;翟国富;叶雪荣 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于多退化机理耦合的电磁继电器退化建模方法，涉及电磁继电器退化建模方法。对电磁继电器可能存在的时变退化参数进行分析，在表征参数全覆盖的条件下对时变退化参数进行实验，使用基于退化机理或者随机过程的建模方法得到电磁继电器时变退化参数退化模型，使用时变参数退化模型建立电磁继电器时变退化参数字典库，随后建立电磁继电器表征参数计算模型，在表征参数计算模型中，计算当前多退化参数阶段的状态表征参数，将状态表征参数代入退化字典库，获取下一状态的退化参数，再将此时的状态表征参数当作当前状态计算状态参数，进而获取下一状态的退化参数，循环迭代计算得到全寿命周期多源退化参数耦合作用下的时变退化参数模型。
一种基于退化机理耦合电磁继电器建模方法

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