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本发明涉及设备健康预测技术领域，公开了基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法，包括：对多源退化数据进行预处理；通过设定的融合系数拟合预处理后的多源退化数据为一维健康指标，进行建模；采用极大似然估计法估计退化模型的参数；考虑随机失效阈值，获得设备寿命预测的期望值，通过寿命预测的均方误差和的最小值，获得设备健康指标的实际融合系数；根据实际融合系数拟合预处理后的多源退化数据为设备实际一维健康指标；获得设备寿命的概率分布函数；推导出随机失效阈值影响下设备剩余寿命的概率分布表达式，获得设备的预测剩余寿命与设备的可靠度，这种方法能够有效提升可靠性评估与剩余寿命预测的准确性与精度。
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本发明涉及一种针对空间非合作目标自由漂浮运动状态的预测方法，基于ARM提出一种复杂空间环境下预测非合作目标未来有限时域内位姿的方法。对目标运动不施加任何约束。非合作目标的运动轨迹未知，但假设通过传感器可以获得ARM的位置和姿态信息。基于目标运动的历史知识，通过条件极大似然估计可以获得ARM的参数。一旦确定ARM的参数，就可以基于n时刻的位姿信息，计算出非合作目标n+np时域内(np是预测时域)的位置和姿态。有益效果是：对于机械臂轨迹规划具有重要意义，特别是针对失效卫星的抓捕路径规划。
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本发明公开一种基于时差法和多普勒法的超声波测流方法，其步骤为：实现判断声路是否有效，即声路中的两个超声波换能器是否皆正常，若声路有效，则利用时差法计算声路流速；若声路失效，则判断声路中的两只换能器是否全部损坏，若是则测流结束；若仅有一只换能器损坏，则利用多普勒法通过未损坏的一只换能器进行流速测量，进而得到流速测量结果。本发明通过将时差法与多普勒法进行结合，使得当现场声路失效时仍能够继续完成流速测量，以保证超声波流量计测量精度。同时多普勒法和时差法共用换能器，而无需增加任何设备或器件，方便流量计的安装和使用。
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本发明公开一种蓄电池剩余容量及健康状况预测方法,本发明实现了基于安时积分法和开路电压法的电池剩余容量的预测,根据放电电流和环境温度进行调节,并在不断的行驶过程中自我修正,纠正电池老化对电量预测的影响。同时根据车用电池的工作特性,提出了基于开路电压与安时积分相结合的电池失效判定模式,避免了对电池做核对放电试验的麻烦。实验证明对于不是长期处于浮充状态下的车用动力蓄电池,该方法得出的容量有较高的可靠性。本发明针对当前电动自行车大量使用,而大多用户对电池状况知之甚少这一社会背景,有较大的应用意义。
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本发明涉及一种基于强化和损伤的移动S-N曲线疲劳寿命预测方法,预测步骤为:1.确定材料或零件的应力—寿命曲线,即S-N曲线;2.确定材料或零件的强化特性;3.根据变幅载荷谱中载荷的循环次数计算材料或零件的强化或损伤量;4.根据材料或零件的强化或损伤量移动S-N曲线,计算新的S-N曲线;5.疲劳寿命计算,重复步骤三和步骤四直到材料或零件失效——即累积损伤和为1,失效时的载荷累积总循环次数为材料或零件的疲劳寿命。本发明以传统的疲劳寿命预测方法为基础,在变幅载荷下预测疲劳寿命时,不仅考虑载荷的损伤,还考虑了载荷的强化,预测方法更接近于实际情况。本发明以传统的S-N曲线为基础,预测过程中计算简单、方便。
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一种快速测定钯碳催化剂中钯含量方法，按以下 步骤进行：第一步、对所需要测定的钯碳催化剂样品进行预处 理；第二步、将上述预处理样品溶液制备成用分光光度计测定 所需要测定样品溶液：将上述预处理样品溶液放至室温后进行 定溶稀释并加入显色剂显色后得到测定样品溶液；第三步、将 上述测定样品溶液用分光光度计在406nm处测定其吸光度A； 第四步、用下述工式计算钯碳催化剂中钯浓度C即含量：C＝K1×A+K0。利用本发明可实现准确、快速、精确地测定钯碳催化剂中钯含量，并且由于采用了分光光度计因而成本较低，这样一方面可以评价钯碳催化剂在工艺工程中情况，保证生产质量，另一方面对失效的钯碳催化剂的钯含量可以定量评定，对钯的回收起指导作用。
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本申请实施例提供一种风电场产能预测方法、系统及风电场布局设计优化方法，其中，风电场包括多个节点和连接多个节点的集电线缆，多个节点包括多个风机，风电场布局设计优化方法包括：确定当前风电场布局下的风电场的在预设时长内的总理论产能；根据当前风电场布局下的集电线缆的失效率，确定风电场在预设时长内的失效场景；根据总理论产能和失效场景，确定当前风电场布局下的风电场在预设时长内的总实际产能。本申请的风电场产能预测方法准确性高。
本发明提供一种基于MFF的多核GPR算法的锂电池剩余寿命预测方法，包括以下步骤：获得电池数据集，以电池容量作为锂电池寿命预测指标，对电池数据集的充放电曲线进行多个特征提取，形成多个单一特征集；对所提取的特征进行加权线性组合，计算组合特征；根据特征指标的趋势特性，初步选择多个单一核函数，并对核函数进行加权线性组合，得到组合核函数；将数据集划分为训练数据和测试数据，将步骤2得到的组合特征作为GPR算法的输入特征、将步骤3得到的组合核函数代入GPR算法中，在训练数据集上训练GPR模型，然后进行预测，直至预测的电池容量达到失效阈值时停止预测，并根据达到失效阈值的时间计算出锂电池的剩余寿命值RUL。
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一种提高精密零部件加工精度的数控机床测量装置，包括测量装置，所述测量装置包括加工精度测量机构、刀具监测机构，所述加工精度测量机构安装在数控机床的主轴下方，所述刀具监测机构包括加速度振动传感器、噪声传感器，所述加速度振动传感器安装在数控机床的工作台上，所述噪声传感器有若干个并且均布在工作台外侧，所述加工精度测量机构、加速度振动传感器、噪声传感器分别与控制机构连接。本实用新型所述的提高精密零部件加工精度的数控机床测量装置，结构设计合理，可以在线获取工件加工质量，还可以采有效地监测刀具的失效状态，避免了数控机床刀具失效出现故障造成较大的经济损失的问题，应用前景广泛。
本发明公开了一种基于经验小波变换EWT和神经网络的零部件寿命预测方法和装置。所述方法从待预测零部件提取获取表征寿命的时间序列数据，作为训练数据；对训练数据进行经验小波变换EWT分解，提取频率最低的单分量信号作为趋势项即表征零部件稳态的特征，并将其余各阶单分量信号合并起来作为剩余项即表征零部件波动的特征；利用剩余项对神经网络时间序列预测模型进行建模；利用零部件数学模型构造趋势项的预测模型；将剩余项的预测模型与趋势项的预测模型结合起来构成整体的预测模型，获得寿命预测数据；根据失效阈值和所述寿命预测数据判定失效时间，获得最终寿命预测结果。使用本发明能够提高预测精度，降低标准均方根误差。
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本发明提供了一种运行寿命建模方法及运行寿命预测方法，运行寿命建模方法包括以下步骤：获取t个待测试功率模块，并对每一待测试功率模块通电使得待测试功率模块于同一测试电流下形成具有期望结温差值的结温波动；持续对每一待测试功率模块通电直至每一待测试功率模块损坏，记录每一待测试功率模块自测试起至损坏的通电次数，并以通电次数为X轴，累计失效率为Y轴建立韦布尔概率分布图；选取韦布尔概率分布图中累计失效率为m％的测试点，并提取测试点的通电次数为寿命值；将寿命值和结温差值代入寿命模型，以拟合出一寿命模型曲线。采用上述技术方案后，可适用于各类封装的功率模块并适用于各种应用场景，且所建立的模型具有更强的针对性。
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一种用以借由组合离子化真空计与至少一其它的真空感测器来测量气体压力的方法及装置。耦接于真空计的非依电性记忆体含有依据工厂校准而定的各个个别感测器唯一的校准参数。该非依电性记忆体可含有用于一热敏真空感测器的校准参数,以补偿由该离子化真空计所产生的温度梯度。该等校准参数是当离子化真空计开启及关闭时所判断的校准数据的函数。该非依电性记忆体可储存该真空计的一视窗的测试数据,该非依电性记忆体更新于预定的时间间隔及回应于一诸如错误事件的事件,以协助调查真空计故障或失效的原因。
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一种接触式MEMS开关寿命测试的方法和仪器,属接触式MEMS开关器件测试技术领域,该方法利用连续方波脉冲信号驱动被测接触式MEMS开关的上、下电极,在该开关正常,即第一、二接触点间有开关动作时,计数器计数连续方波脉冲信号的脉冲个数,直至该开关疲劳失效,即第一、二接触点间无开关动作时,计数器停止计数,显示器显示的数字就是该被测开关的寿命指标,该仪器由方波发生器10、脉冲幅度转换器20、测试架30、开关动作监视器40、二输入端与门50、七位十进计数器及显示器60、指示器70和电源80组成,有线路抗干扰性能好,结构简单,元器件通用,测试效率高,每测试一个开关,时间仅为2～3min等优点,本发明特别适于用来测试接触式MEMS开关的寿命。
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本发明公开了一种涂层抗剥落性能测试装置及方法，装置包括试样旋转单元、支撑单元、载荷加载单元和监测单元，试样旋转单元用于带动下试样旋转；载荷加载单元，位于试样旋转单元的上方，包括加载组件、控制器，以及与控制相连的第一荷载加载组件和第二荷载加载组件；加载组件用于固定上试样；第一荷载加载组件和第二荷载加载组件的施力方向相垂直，二者的一端分别与支撑单元相连，另一端均与加载组件相连，驱动上试样与下试样接触，并对上试样施加设定大小和方向的载荷；监测单元设于加载组件上，监测上试样与下试样接触过程中，下试样表面涂层脱离及失效过程。本发明能够根据实际收集载荷谱，能实现变载荷，监控待测试样温度、涂层脱离及失效过程。
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一种3D NAND存储器位线的电阻测试方法，包括：提供失效晶圆，所述失效晶圆包括衬底和位于衬底正面上的3D NAND存储器，所述3D NAND存储器包括若干位线和与每个位线相应连接的若干金属插塞；选取多根位线作为目标位线，将多根目标位线通过金属线路连接；从衬底的背面平坦化所述衬底，直至暴露所述与目标位线连接的金属插塞；对目标位线所对应的金属插塞进行测试，获得目标位线的电阻值。本发明的测试方法可以减小3D NAND存储器位线电阻的测试难度，并且能保证测试的精度。
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本发明揭示了一种存储设备测试和自动分BIN的方法、装置以及设备。其中，一种存储设备测试和自动分BIN的方法，包括：测试自动分BIN机台根据测试结果数据信息，将已测试的存储设备分为存储容量合格、存储容量失效，以及无法测试存储容量三种类别。自动分BIN机台根据测试结果信息，分别将三种类别的存储设备转移至对应的第二承载板，避免装有存储容量合格的第二承载板中，混有存储容量失效以及无法测试存储容量的存储设备。通过机器测试和分类的方式，大幅提高测试和分类存储设备的速度。通过上述操作，与现有技术相比，大幅提高测试存储设备容量和分类存储设备的速度，以及大幅降低存储设备分类出错的概率，从而提高存储设备测试效率和分类效率。
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本发明公开了一种全光网络中结合波长分配的监测迹生成联合优化方法，通过在基于监测迹的链路失效监测系统设计过程中，不仅考虑监测器数量，还将波长资源的消耗纳入总代价的计算，将单条链路承载的监测迹条数加入监测迹生成的约束条件，使得监测迹在延伸过程中适当偏向选择承载监测迹条数少的链路；同时，算法还结合分层图模型，增加备选监测集合，扩大了解的搜索空间，使得单条链路承载的监测迹条数明显降低，通过资源优化算法后监测系统总代价进一步降低。在波长资源代价占比高的情况下，优化效果更加明显，能够最大限度地降低链路失效监测系统的总代价。
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本发明提供了一种恒温电迁移测试中的电流加速因子评估方法，包括：第一步骤：确定一组测试温度和载台温度，以得出金属测试结构的经待测金属线的电流；第二步骤：固定测试温度，通过载台温度调节的方式来改变载台温度，得到经待测金属线的调节后电流；重复第一步骤和第二步骤以得到多组数据，其中每组数据包括电流数据和失效寿命数据；第三步骤：利用所述多组数据，通过金属寿命布莱克方程，计算出该金属测试结构的电流加速因子；第四步骤：利用电流加速因子，结合自校准式恒温电迁移活化能的评估方法，实现在恒温电迁移测试下的金属寿命计算。
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本发明涉及一种复合材料气瓶监测光纤的布线方法，包括：步骤（1）将气瓶内衬装卡在数控缠绕机主轴上；（2）在气瓶内衬表面布置光纤；（3）气瓶复合材料层的缠绕成型和固化；（4）水压自紧试验，本发明依据柱状复合材料气瓶的结构特点，模拟复合材料气瓶的测地线或非测地线缠绕线形设计规划方式，首次采用逐渐改变布线方向的测地线或非测地线的光纤布线方法，实现了任意角度方向的应力、应变、温度的测量光纤渐变轨迹布线，避免光纤传感器植入后在气瓶缠绕成型、气瓶固化过程以及水压试验过程中，因缠绕层纤维与光纤间存在较大应力差异而导致光纤损伤失效，大大提高了光纤在气瓶层间植入的成活率。
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本发明涉及一种漏电测试方法，包括：提供一测试样品，所述待测试样品包括绝缘层，所述绝缘层内形成有漏电测试结构，所述漏电测试结构包括：第一梳状金属线、第二梳状金属线，所述第一梳状金属线包括多个平行排列的第一梳齿金属线，所述第二梳状金属线包括多个平行排列的第二梳齿金属线，所述第一梳齿金属线与所述第二梳齿金属线相互间隔平行排列；刻蚀所述测试样品，在所述测试样品内形成一凹槽，所述凹槽的一侧侧壁至少暴露出所述多个第一梳齿金属线的端部；通过观察所述凹槽的侧壁暴露出的所述多个第一梳齿金属线端部的电压对比度，定位失效位置。上述方法能够在不破坏测试样品表面的情况下定位失效位置。
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本发明提供一种切换过程中终端测量报告的处理方法、装置及系统,其中方法包括:判断用户终端是否进入测量报告失效状态;对进入测量报告失效状态的所述用户终端的测量报告信息作无效处理。本发明能够节省系统资源,解决切换过程中的测量报告所造成的浪费系统资源和干扰系统判决的技术问题。
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本发明涉及一种固体火箭发动机壳体的爆破压力预测方法及系统，属于固体火箭发动机壳体设计领域。方法包括：采用参数化建模方法建立固体火箭发动机壳体的有限元模型；将作用在壳体上的总内压载荷等分成若干个载荷增量步；计算每个载荷增量步内的内压载荷；按照载荷增量步，将内压载荷依次加载在有限元模型上；求解当前载荷增量步内的线性节点位移；根据线性节点位移计算有限元模型中各结构离散单元内缠绕层的纤维方向应变；根据纤维方向应变判断固体火箭发动机壳体的复合材料层是否失效；若失效，则将所述当前载荷增量步内的内压载荷作为壳体的爆破压力；若未失效，则加载下一个内压载荷。本发明提高了爆破压力预测的效率。
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本发明公开了一种基于数据监测的智能电表现场误差异常的识别方法，所述方法包括：采集智能电表的历史数据，包括：电能数据、电压数据、功率数据和功率因数数据；基于采集单元采集的数据，构建智能电表失效判断模型，智能电表失效判断模型包括：智能电表硬件问题‑失效判断模型和智能电表参数突变‑失效判断模型；采集智能电表实时数据，基于智能电表失效判断模型和智能电表实时数据，判断智能电表是否存在误差异常；通过该方法的执行可以有效识别和判断智能电表运行误差准确度状态。
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一种测量半导体器件欧姆接触退化芯片及方法属于半导体技术,特别是半导体器件失效评估领域。本发明提供了一种专门测量欧姆接触退化的芯片,其特征在于:在至少有6个圆环电极的CTLM欧姆接触测试芯片的圆环形欧姆接触表面淀积有SiO2绝缘介质层,在CTLM欧姆接触测试芯片的另一面有利用金属镀膜工艺制备的背电极,然后在每个圆环电极上固接出一个外引电极;每个圆环电极和外引电极的固接点都在一条直线上。本发明测量芯片和方法不但可以测量半导体芯片欧姆接触电阻率随施加电流的变化关系以及随施加电流时间的关系,同时测量芯片可以满足大电流冲击要求。因此,使用本发明芯片和方法能更为准确有效的评估欧姆接触。
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一种离心泵寿命预测方法是应用离心泵特性曲线作为离心泵失效寿命评估指标，通过在离心泵剩余寿命预测监测点设置相应的传感器，绘制出离心泵运行过程中的特性曲线，并根据特性曲线变化趋势，基于ARMA时间序列离心泵剩余寿命预测方法预测出离心泵剩余寿命。本发明以离心泵特性曲线为寿命评价依据，适用于不同工况下运行的离心泵，依据不同的使用要求，建立相应的失效指标，有效预测离心泵剩余使用寿命，最大限度地提高离心泵的利用效率。
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本发明涉及一种基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法,通过对寿命测试期间的振动有效值、随机漂移和环境温度参数的数据采集,并运用径向基神经网络进行预处理,去除环境温度对振动有效值和漂移的影响,再减去漂移常值项,得到只和时间相关的随机漂移数据和振动有效值数据,然后采用小波变换提取出振动有效值和随机漂移的趋势项,对它们的趋势项分别建立灰色单变量一阶模型,当预测值超过性能参数容限值时,认为动调陀螺仪失效,预测的两个寿命值中,数据小的则为动调陀螺仪的寿命。本发明利用寿命试验期产品的性能参数来预测寿命,揭示性能参数与动调陀螺仪寿命的规律,简单易行,经济可靠。
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一种基于CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，涉及滚动轴承寿命预测领域。针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下其剩余使用寿命(RUL)预测困难的问题，该方法首先对滚动轴承原始振动信号作FFT变换，然后将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，并将其作为CNN的输入。利用CNN自动提取数据局部抽象信息以挖掘深层特征，避免传统特征提取方法过于依赖专家经验的问题。之后再将深层特征输入到LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值。最后，运用移动平均法进行平滑处理，消除局部振荡，再利用多项式曲线拟合，预测未来失效时刻，实现滚动轴承RUL预测。预测结果能够较好地接近真实寿命值。
本发明提供了一种基于IEEE?1149.1协议的封装过程中的测试方法，包括：在符合IEEE1149.1标准的所述器件上增加一TRD，所述TRD用于返回所述器件的数据；在IEEE1149.1标准中增加一返回数据指令，所述返回数据指令用于控制所述引脚接口TRD与TDO端的连接的状态，利用所述引脚接口TRD和所述返回数据指令共同实现所述封装过程中任一所述器件的TDO端的数据返回。使得集成电路器件在组装或者堆叠过程中，每组装或者堆叠一个器件，均可进行实时测试，而不需要等待组装或者堆叠工艺全部完成后才能测试，还可以进一步确认组装或者堆叠过程中失效器件的具体位置。
一种在疲劳试验过程中在试样的测量区（20）中确定失效的试样几何形状。在测量区（20）失效的倾向是通过使用与相似形状的薄片联接的蝴蝶结形状的试样（10）给出的。试验试样（10）具有蝴蝶结形状的轮廓，并且具有随着其从试样的相对端延伸到测量区（20）而聚合的锥形侧，从而形成由测量区（20）连接的一对梯形部分（16和18）（一个是另一个的镜像）。试样（10）的这些梯形部分（16和18）包括相似的梯形薄片将被贴附在试样的前面和后面的区域。该试验试样（10）在该测量区（20）具有最小宽度和不变的厚度并且该测量区（20）的高度不大于试验试样（10）高度的3%。
一种抽水蓄能发电电动机转子T尾部剩余使用寿命的预测方法，该方法包括以下步骤：1）电磁场计算：通过电磁场计算得到结构场计算所需的激励源输入，即电磁力；2）结构场计算；3）绘制修正后的S-N曲线；4）通过步骤3）得到的修正后的S-N曲线和步骤1）及2）的计算结果对抽水蓄能发电电动机转子T尾部进行疲劳寿命预测，即完成抽水蓄能发电电动机转子T尾部剩余使用寿命的预测。本发明提供的一种抽水蓄能发电电动机转子T尾部剩余使用寿命的预测方法，将电机学领域未曾考虑多工况对疲劳失效的累积作用以及对S-N曲线进行修正并用于抽水蓄能发电电动机转子T尾部疲劳寿命评估，实现了对疲劳寿命做出准确预测。
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