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公开(公告)号：CN113030744B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110214912.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于健康因子提取的锂离子电池健康状况预测方法，包括获取可充电电池的加速循环老化数据，采集电流、电压和温度信号，采用恒流恒压模式进行充放电，直到电池在不同的充电条件下循环失效；利用放电电压及放电容量数据来构建电压差分模型，得到放电电压和容量之间的关系式，并从中提取出相关特征；构建电压‑温度相关健康因子集，得到电池健康状况预测的健康特征；建立基于高斯过程回归的电池健康状况预测模型，通过构建电池退化模型来估计SOH并预测电池的RUL；对电池的SOH和RUL进行估计和预测，分析预测误差，得到预测的不确定性度量。本发明能够提升锂离子电池的健康状态估计和预测精确度。
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公开(公告)号：CN113639985B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110936247.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化故障特征频谱的机械故障诊断与状态监测方法，所述方法包括以下步骤：通过基于线性最优分离的优化故障特征频谱的方法，获取优化故障特征频谱；通过基于3维优化故障特征频谱的在线状态监测与故障诊断方法，实现设备的在线监测和故障诊断。本发明应用于机械故障诊断，可以在未知故障特征频率下明确故障特征频率，有助于故障机制明确；本发明提出的创新优化故障特征频谱技术，可以实现故障特征频率的自动确定与明确；基于优化故障特征频谱技术得到的3维在线更新优化故障特征频谱技术，可以实现机械装备的准确在线状态监测、早期故障时刻确定和早期故障诊断，并能够实时监测故障的演化，技术效果良好。
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公开(公告)号：CN116930787A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210373060.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 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
IPC: G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供一种锂电池寿命预测方法、装置及相关设备，涉及电池技术领域，其中，该方法包括：获取锂电池的电池容量数据；建立N个阶段的N个初始退化模型，以及所述N个初始退化模型的参数先验联合分布表达式，N为大于1的整数；利用所述电池容量数据分别对所述N个初始退化模型的参数先验联合分布表达式进行求解，得到N个后验分布退化模型；利用所述N个后验分布退化模型计算锂电池的失效时间。本发明实施例通过建立N个阶段的N个初始退化模型，可以适配电池的不同阶段的退化过程，提高电池寿命预测的准确率。
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公开(公告)号：CN118818351A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311548139.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 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
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种电池剩余寿命的预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获得电池的退化数据，所述退化数据为多个阶段中的第i个阶段的容量数据，多个阶段是基于CRP的发生位置划分的，i为正整数；基于退化数据以及已训练的多阶段退化模型，预测所述电池的剩余寿命，其中，所述多阶段退化模型是基于多个阶段的样本退化数据进行训练得到的。通过本申请，由于考虑了电池CRP对可充电电池进行RCDC预测的影响，构建分段的退化模型(即多阶段退化模型)，并基于该模型对电池的剩余寿命进行预测，能够精确地预测电池的退化情况。
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公开(公告)号：CN115643506A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211265641.0
申请日：2022-10-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04Q11/00 , H04B10/075 , H04Q1/10 , G02B6/38 , H04B10/079
Abstract: 本发明公开了一种光口退化分析方法，包括：步骤1：获取光纤存储交换机数据，包括需要执行退化分析的设备范围，所使用的光口型号和参数，不同光口的报警阈值；步骤2：获取光口的监控数据；步骤3：缓存光口数据；步骤4：基于动态贝叶斯算法对各个光口执行退化分析，进而获得所述各个光口距离故障发生所剩余的时间；步骤5：输出分析数据。本发明基于贝叶斯解决了光纤通讯中继设备的光纤端口功率退化性分析问题，充分提取已有数据所包含的信息，精确拟合实际退化路径，使得模型很好地描述光口功率的退化趋势，从而得到精确的故障诊断和剩余可使用寿命的估计结果，为该类问题的退化建模和剩余可使用寿命的预测提供了新思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545318A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211254141.7
申请日：2022-10-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06N5/04 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种光纤端口发光功率衰减趋势预测方法，包括：步骤1：获取光纤存储交换机数据，确定需要分析的光纤存储交换机设备范围；步骤2：获取所述设备范围内的所述光纤存储交换机的状态和监控数据，以及光纤端口状态和监控数据；步骤3：进行衰减趋势预测分析；步骤4：输出分析数据。本发明可以对发光功率衰退趋势进行预测，对异常情况提前报警，防止数据传输异常。
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公开(公告)号：CN113030744A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110214912.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于健康因子提取的锂离子电池健康状况预测方法，包括获取可充电电池的加速循环老化数据，采集电流、电压和温度信号，采用恒流恒压模式进行充放电，直到电池在不同的充电条件下循环失效；利用放电电压及放电容量数据来构建电压差分模型，得到放电电压和容量之间的关系式，并从中提取出相关特征；构建电压‑温度相关健康因子集，得到电池健康状况预测的健康特征；建立基于高斯过程回归的电池健康状况预测模型，通过构建电池退化模型来估计SOH并预测电池的RUL；对电池的SOH和RUL进行估计和预测，分析预测误差，得到预测的不确定性度量。本发明能够提升锂离子电池的健康状态估计和预测精确度。
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公开(公告)号：CN116243192A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202111484384.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 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
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明提供一种电池寿命估算方法、装置及终端设备，涉及电池技术领域。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。
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公开(公告)号：CN113761751A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111076003.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种基于温度加速因子的锂离子电池剩余寿命预测方法及系统，包括：在不同环境温度下对锂离子电池进行加速循环老化试验，得到每个充、放电循环下的放电容量；取放电容量损失数据并归一化处理；根据容量损失数据，基于改进维纳过程建立非线性退化模型，推导得到寿命概率密度表达式；构建温度加速漂移函数；从而构建出基于温度加速因子的锂离子电池非线性退化模型；通过基于温度加速因子的锂离子电池非线性退化模型，考虑多个隐含状态，构建状态空间方程；对状态空间方程中的隐含状态进行参数估计及更新；根据所提非线性模型对不同温度条件下的电池的剩余使用寿命进行预测，得到剩余寿命概率密度函数及剩余寿命预测值，并计算预测误差。
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公开(公告)号：CN113639985A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110936247.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优化故障特征频谱的机械故障诊断与状态监测方法，所述方法包括以下步骤：通过基于线性最优分离的优化故障特征频谱的方法，获取优化故障特征频谱；通过基于3维优化故障特征频谱的在线状态监测与故障诊断方法，实现设备的在线监测和故障诊断。本发明应用于机械故障诊断，可以在未知故障特征频率下明确故障特征频率，有助于故障机制明确；本发明提出的创新优化故障特征频谱技术，可以实现故障特征频率的自动确定与明确；基于优化故障特征频谱技术得到的3维在线更新优化故障特征频谱技术，可以实现机械装备的准确在线状态监测、早期故障时刻确定和早期故障诊断，并能够实时监测故障的演化，技术效果良好。
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