-
公开(公告)号:CN118033408A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410380793.8
申请日:2024-03-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G01R31/327 , G01M13/00
Abstract: 本发明涉及一种高压继电器小子样的寿命评估方法、系统、装置及介质,方法包括确定继电器故障间隔里程及截尾数据;基于平均秩次法的故障间隔里程数据秩次修正;经验分布函数值计算;基于全最小二乘法估计分布模型参数估计;线性相关检验与D检验;模型选优与寿命评估;本发明基于均方根误差和相对均方根误差的模型优选方法充分考虑了各类经验分布函数值计算方法和截尾数据对故障分布函数经验值估计的影响,为保证参数估计稳定性应用全最小二乘估计法估计参数,在相关性检验和D检验验证参数估计结果的有效性和合理性的同时,使用均方根误差和相对均方根误差判断方法识别最优模型,并进行寿命估计。
-
公开(公告)号:CN118917167A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410742588.1
申请日:2024-06-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/10 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F119/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于电主轴可靠性建模领域,涉及一种无失效数据下电主轴可靠性建模方法和系统。针对现有无失效数据可靠性建模方法中忽略产品退化程度对突发失效概率影响问题,包括以下步骤:1、电主轴步进加速退化试验及退化信息采集;2、电主轴无突发失效数据生成;3、电主轴突发失效概率估计;4、考虑退化程度与突发失效相关的无失效数据下电主轴可靠度模型构建。本发明将步进加速退化试验等效为恒加试验,生成无失效数据,将退化程度融入电主轴可靠度模型,并利用IBA‑SVR方法估计电主轴Weibull分布模型参数,将本发明方法与不考虑退化程度与突发失效相关的无失效数据下电主轴可靠度模型进行对比,验证本发明结果更符合实际,对无失效数据下结合退化信息进行产品可靠性建模具有一定的指导意义。
-
公开(公告)号:CN118886272A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411060526.9
申请日:2024-08-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于电动汽车高压电气系统可靠性技术领域,涉及一种高压继电器性能退化影响因素分析方法、装置及介质,包括下述步骤:1、基于鱼骨图的高压继电器粘接失效影响因素分析;2.高压继电器电弧仿真特性分析;3.基于回归系数的高压继电器性能退化影响因素分析;4.高压继电器性能退化关键因素的确定。本发明基于鱼骨图法,充分考虑了各类因素对继电器性能参数的影响,据此分析分断电流的大小对电弧的影响,将其与基于回归系数的高压继电器性能退化影响因素分析结合,验证所提的集成鱼骨图‑电弧仿真的高压继电器性能退化影响因素分析方法的有效性。
-
公开(公告)号:CN118797920A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410790422.7
申请日:2024-06-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F18/213 , G06F18/10 , G01R31/327 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于性能退化信息的高压继电器剩余寿命预测方法及系统;方法包括:基于3σ准则的异常值剔除;基于均值滤波的原始数据清洗;基于统计检验验证Wiener过程建模的可行性;基于Wiener过程的剩余寿命预测建模;基于极大似然法的参数估计;基于绝对误差百分比为衡量指标进行优度检验;本发明解决了依据原始退化信息应用Wiener过程模型预测寿命精度低的问题,提高了预测精度。
-
公开(公告)号:CN118626793A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410742587.7
申请日:2024-06-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电主轴退化机理分析领域,涉及一种电主轴关键参数退化过程相关性分析方法及系统。针对现有相关性分析方法未考虑随机变量自身不确定性导致变量相关强度计算结果不准确的问题,包括以下步骤:1、基于FMECA的电主轴关键性能参数选择;2、电主轴加速退化试验及电主轴关键性能参数退化信息采集;3、退化信息降噪处理及时频域分析;4、基于净归一化传递熵的电主轴关键参数退化过程相关性分析。本发明从随机变量自身不确定性角度提出了一种基于传递熵与信息熵的净归一化传递熵相关性分析方法,利用净归一化传递熵对电主轴各关键参数退化过程进行相关性分析,对进一步了解电主轴退化机理及更准确的进行退化过程建模具有一定的指导意义。
-
-
-
-