公开(公告)号：CN119849308A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411927294.2

申请日：2024-12-25

Applicant: 重庆大学

Inventor： 柴毅 ,  张可 ,  郭茂耘 ,  林文乙 ,  李硕

IPC: G06F30/27 ,  G01R31/26 ,  G06F18/20 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯和混合Wiener过程的IGBT剩余寿命预测方法，属于IGBT剩余寿命预测技术领域，包括以下步骤：S1、给出混合Wiener过程的定义并建立退化模型来描述IGBT的退化轨迹；S2、使用先验样本基于变分贝叶斯算法进行离线参数估计；S3、根据自动相关确定方法进行退化模型中的最优模型选择；S4、选择当前时刻与测试样本最相似的先验样本；S5、在线更新测试样本的权重向量的均值和方差；S6、求出首达时间意义下混合Wiener过程的剩余寿命的概率密度函数，估计IGBT各时刻的剩余寿命值。本发明采用上述的一种基于变分贝叶斯和混合Wiener过程的IGBT剩余寿命预测方法，能自动确定退化模式，提高对IGBT退化轨迹的拟合精度，降低对专业性的要求，并提高模型的通用性。

公开(公告)号：CN119780729A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411927285.3

申请日：2024-12-25

Applicant: 重庆大学

Inventor： 柴毅 ,  冯飞 ,  林文乙 ,  李硕 ,  谢非

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/378 ,  G01R31/36 ,  G06F17/10 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法，涉及锂电池技术领域，建立基于维纳过程的锂电池退化模型；基于期望最大化EM算法和卡尔曼平滑法自适应估计退化状态和模型参数；为了预测当前时刻的剩余寿命，考虑变化点处退化状态为未知的情况，求解剩余寿命的概率密度函数，得到剩余寿命的估计值。本发明采用上述一种基于多阶段维纳过程的锂电池剩余寿命预测方法，建立基于带测量误差的多阶段维纳过程退化模型，求解并化简了剩余寿命的概率密度函数，提高了锂电池剩余寿命预测的准确度。

公开(公告)号：CN111669150A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010619840.1

申请日：2020-06-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘切 ,  林文乙 ,  柴毅

IPC: H03H21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于采样点调整的无迹卡尔曼滤波方法，步骤如下：一：建立系统基本方程，并进行滤波初始化；二：得到系统保持三阶精度的充分条件；三：选取Sigma采样点类型，通过优化求参形成Sigma点集；四：对系统进行时间更新和迭代变量更新；五：计算卡尔曼增益，对系统进行状态更新和协方差更新；六：重复步骤三至六，直至滤波结束。通过上述步骤，本发明通过对Sigma采样点数量和位置的调整，新得到的无迹卡尔曼滤波方法在保证无迹转换后得到的均值和协方差精度仍保持三阶精度的条件下，同时考虑改变Sigma点的数量和位置，并对其权重和方向进行优化，能够有效提高状态量的估计精度并降低计算复杂度，可以显著提高滤波器的性能。

公开(公告)号：CN119720592A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411940058.4

申请日：2024-12-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 柴毅 ,  屈剑锋 ,  林文乙 ,  李硕 ,  谢非

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06F17/18 ,  G06F17/10 ,  G06F111/10 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种用于发动机健康指标构建的多传感器信号融合方法，属于剩余寿命预测领域，包括给出多传感器信号的描述公式，利用最大最小归一化方法进行数据预处理；基于非线性维纳过程建立退化模型，利用极大似然估计算法对模型的未知参数进行估计；基于稀疏贝叶斯算法，同时实现传感器的选择和融合系数的计算；构建健康指标构建的交互反馈框架；根据贝叶斯定理实现退化模型参数的在线更新；对剩余寿命概率密度函数进行推导，得到发动机剩余寿命的估计值。本发明提供的一种用于发动机健康指标构建的多传感器信号融合方法，对准确估算发动机的剩余使用寿命对降低发动机故障风险、降低维修成本具有重要意义。