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本发明公开了一种限压型电涌保护器阻性电流在线监测方法和装置，该方法通过采集电涌保护器中压敏片表面温度和总泄漏电流，对总泄漏电流进行快速傅里叶变换，得到总阻性电流，通过对总阻性电流的计算处理，得到1-7次阻性谐波电流。该装置包括电压信号采集模块、电流信号采集模块、dsPIC芯片处理模块、输出模块和外部时钟模块，电压信号采集模块、电流信号采集模块及外部时钟模块通过A/D转换接口与dsPIC芯片处理模块连接，输出模块与dsPIC芯片处理模块连接；本发明可以有效协调在线监测的电流成分区分提取的问题，同时可以降低在线监测限压型SPD阻性电流装置生产的费用，方便局域组网监测，可有效减少因SPD劣化后无法及时发现导致的电气火灾或过电压保护失效的情况。
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本发明公开了一种自动转换开关联锁测试方法。对于仅包含机械联锁的联锁单元，向第一开关单元和第二开关单元同时发出合闸指令，在预设时间后根据第一开关单元和第二开关单元的合闸情况进行判断，如第一开关单元和第二开关单元均合闸，则判定机械联锁失效，否则，判定机械联锁有效；对于既包含机械联锁又包含电气联锁的联锁单元，首先令所述电气联锁失效，然后同时向第一开关单元和第二开关单元分别发出合闸指令，在预设时间后根据第一开关单元和第二开关单元的合闸情况进行判断，如第一开关单元和第二开关单元均合闸，则判定机械联锁失效，否则，判定机械联锁有效。本发明还公开了一种自动转换开关。本发明可方便准确地对机械联锁有效性进行测试。
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本实用新型公开了一种涂层抗剥落性能测试装置，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。本实用新型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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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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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。
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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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基于事件可达性模型的图形用户界面测试脚本修复方法，获取待测新版本GUI的控件元素之间的事件序列可达性关系，生成描述GUI结构和GUI控件事件调用可达性关系的模型；并对已有测试脚本进行剖析，得到原测试脚本的GUI测试操作序列；然后将GUI测试操作分类为关键操作和非关键操作，通过采用保留关键操作的方式，保留原测试脚本的测试逻辑；在事件可达性模型中搜索路径，在关键操作之间插入相应的粘合操作使得修复后的测试脚本能够在新版本GUI上正常回放，完成测试脚本的修复。本发明对失效的测试脚本进行修复，保证测试用例原有测试逻辑，减轻了测试人员的负担，解决了回归测试中GUI脚本失效的问题。
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本发明公开了一种阀杆密封自动监测补偿及应急装置，涉及阀杆密封领域，由下至上依次为阀体上端、软填料、金属环、阀杆；金属环上端为带螺纹调料压紧件，阀杆穿过软填料、金属环和带螺纹填料压紧件；阀体上端顶端开有模压填料和密封O型圈槽；模压填料和密封O型圈上端为介质泄漏监测环；介质泄漏监测环的监测口安装介质泄漏监测传感器；介质泄漏监测传感器与可编程逻辑控制器相连；介质泄漏监测环上端为驱动轮、滚动钢珠和从动棘轮；驱动轮与微型液压缸相连；从动棘轮与带螺纹填料压紧件的间隙配合微型液压缸与微型液压泵相连；微型液压缸与可编程逻辑控制器相连。实现阀杆密封泄漏的实时监测，对软填料自动补偿以及完全失效的应急密封功能。
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本发明公开一种光伏发电系统状态监测网络路由构建方法，光伏发电系统状态监测网络由无线传感器节点构建而成，节点规则地部署于光伏阵列上。本发明适用于光伏发电系统状态监测网络路由的构建，为保障监测网络数据传输的有效性，首先提供监测网络路由协议，用于建立监测网络的路由表，然后提出基于二进制粒子群算法的路由重建方法，当监测网络因传感器节点失效而导致数据传输失败时，通过该方法更换少量节点，使得监测网络路由重建数达到最大化。
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本实用新型涉及头堆组件压电陶瓷微驱动位移测试机，包括机架，机架内设置有多普勒激光发射仪和工控机，机架上的一侧设置有多普勒激光控制器，另一侧设置有硬盘头堆测试主体机构，硬盘头堆测试主体机构由激光传感器测头定位机构、硬盘内读写驱动架夹持机构以及测试集成支撑框架机构组成，激光传感器测头定位机构和硬盘内读写驱动架夹持机构均安装于测试集成支撑框架机构上。本实用新型实现了硬盘读写驱动器，头堆组件级别微驱驱动强度测试，其测试响应为单个驱动头像纳米级别响应值，且还能实现分头像测试，可辨别单个读写头像动力学特性，在微驱失效返修时，辨别单个失效读写头像，避免了正常头像被误杀，节省物料成本。
本发明公开了基于有限断裂力学模型预测复合材料连接拉伸强度的方法，包括：(1)利用钉载分配的刚度法确定碳纤维复合材料多钉连接中关键钉孔的位置；(2)确定关键孔满足失效的有限断裂力学的失效准则；(3)确定层合板中某一单层的有限裂纹的长度，即特征长度L；(4)确定相应层的断裂韧性(5)确定任意层铺层比例层合板的断裂韧性Ktc；(6)根据所建立的特征长度和断裂韧性耦合失效准则的有限断裂力学模型预测碳纤维复合材料多钉连接的拉伸强度。本发明模型的通用性较好，可以预测工程设计中常用铺层比例范围内任意铺层形式和钉孔的碳纤维复合材料连接的拉伸强度，从而对碳纤维复合材料连接进行快速设计。
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本发明公开了一种输入输出端口的测试方法，该测试方法通过将嵌入式系统所有的输入输出设备的端口测试拆分为多次执行的单端口测试，每次端口测试仅针对一个待测端口进行：对输入输出设备的一个待测端口传输测试信息，回采待测端口的测试信号及该输入输出设备的其他非待测端口的正常信号，通过对待测端口回采的信号和非待测端口回采的信号进行异常判断，从而确定该待测端口是否存在静态失效或串扰失效。采用本发明测试方法简单易行，且能有效实现多周期执行，不影响系统正常运行。
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本发明属于高分子板料渐进成形领域，具体涉及一种高分子板料渐进成形极限测试的方法，本发明先利用球形弧面回转体曲面件加工来明确高分子板材成形起皱失效的大致角度范围，然后再利用锥形件逼近最终确定渐进成形极限。本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：本发明定义了高分子板料起皱作为渐进成形失效的判定标准，即板料成形发生起皱即达到了板材的成形极限；将球形弧面回转体零件与锥形件逼近加工相结合，极大地减少了高分子板料成形极限角测量的工作量；弥补了传统以破裂作为渐进成形失效依据的不足，提出了一种高分子板料渐进成形极限角精确测量方法；有利于渐进成形技术在高分子板材加工中的推广应用。
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本申请提供一种迭代划分测试方法和系统，通过判断待测试用例集合中的待测试用例是否已全部执行完毕，如果是，依据已执行测试用例，对所述输入域D进行划分，将划分得到的2m*n个子输入域的中心点作为待测试用例导入待测试用例集合；如果否，执行所述待测试用例集合中未执行的待测试用例，判断当前执行的待测试用例是否命中失效区域，如果是，输出已执行的测试用例数量，如果否，判断所述待测试用例集合中的待测试用例是否已全部执行完毕；该方法结合了随机测试和划分测试两种传统技术的优势，解决了两者的局限性问题。
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本发明公开一种风电机组状态监测系统的性能评估方法，建立反映风电机组状态监测系统状态的马尔可夫模型，并给出了系统在某一时刻处于各个状态的概率的计算步骤和相应的数学公式。然后，建立了反映单个传感器状态的数学模型，具体分为健康状态和失效状态。建立了反映整个监测系统状态的系统函数，根据系统中处于健康状态和失效状态的传感器的数量来划分系统的状态，具体分为健康状态、风险状态和失效状态。为了保持系统可用性不小于某一预定值，备件传感器的最小数目和系统中允许短缺的备件传感器的最大数目通过系统可用性的稳态值的计算来确定。有助于为风电机组日常维护计划的制定提供依据，便于利用最小的维护成本来最大程度地保持系统的性能。
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本发明公开一种非连续工作模式下的航空蓄电池剩余寿命预测方法，具体步骤为：①采集蓄电池状态信号，计算蓄电池实际容量与标称容量比值(SOH)；②分别建立运行和非运行模式下蓄电池性能退化模型，并基于容积粒子滤波对SOH进行预测；③若蓄电池一直处于运行模式，根据②预测蓄电池SOH；若蓄电池未来处于非运行工作模式下，当预测至蓄电池转入非运行模式时仍未失效，则根据非运行模式的持续时间及性能退化模型，获取下次运行时的SOH值，若该SOH值超过失效阈值，表明蓄电池在此段非运行时间内失效，反之转入②。本发明针对蓄电池的非连续工作特性，建立了自适应变结构剩余寿命预测模型，可有效解决工作于连续‑离散状态下的蓄电池剩余寿命预测问题。
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本发明公开一种风电机组状态监测系统的自愈方法，在监测系统出现故障时，及时启用该自愈方法可恢复监测系统因无线传感器节点失效而出现的故障，其基本思想是：通过调整监控盲区中失效节点的邻居节点的感知半径大小，保证监控盲区得到重新覆盖。该方法不仅能够有效修复监测系统因节点失效故障而产生的监控盲区，恢复监测系统的性能，还能够减少监测系统中的冗余节点数，有效节约监测系统的总体能耗。
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本发明公开了一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，包括以下步骤：将光伏阵列失效对应的性能退化率输入到预先构建的退化轨迹模型或者性能退化模型中进行计算，得到预测的光伏阵列失效时间；将光伏阵列失效时间减去光伏阵列当前运行时间，计算得出光伏阵列剩余使用寿命；预先构建退化轨迹模型或者性能退化模型包括：获取不同时刻光伏阵列实际运行的实测数据，对实测数据进行预处理，去除预处理后的功率数据中的随机信号，提取趋势项信号并计算不同时刻的标准性能比，并将标准性能比转换成性能退化指标，建立退化轨迹模型或者性能退化模型。本发明提供的一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，能够准确有效地对光伏阵列剩余寿命进行预测。
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本公开提供了一种油液监测方法、装置和系统，涉及润滑油监测技术领域。该方法包括：根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；利用油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于油液质量的可接受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。通过建立全周期监测的数学模型，利用该数据模型能够在监测数据不全的情况下补全油液数据，提高了工程机械油液监测指标失效阈值制定的精准性。
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本发明公开了一种复杂编织结构陶瓷基复合材料疲劳寿命预测方法，首先计算该循环数下疲劳性能，并计算该循环数下纤维失效百分数，然后确定纤维失效百分数与纤维失效临界值的关系，计算单胞尺度疲劳性能，得到该循环下的最大应变再确定与最大失效应变εmax的关系，最后得到材料的疲劳寿命曲线。本发明提出了考虑纤维/基体/孔隙的微观尺度模型和考虑经纱/纬纱/孔洞的单胞多尺度预测模型, 该模型克服了细观力学法难以直接应用于结构复杂的编织材料和宏观唯象法依赖大量试验且只能预测特定材料疲劳寿命的缺陷，将宏、细观相结合，给出了复杂编织结构的细观应力应变场，在精确地预测出该材料疲劳寿命曲线的同时扩展了材料的应用范围。
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本发明公开了一种电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，具体步骤为：(1)对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，获得不同应力等级下的性能退化数据；(2)使用(1)步中得到的性能退化数据，利用灰色理论中的GM(1，1)模型计算得到待预测应力T0下的性能退化数据；(3)利用(2)步中得到的应力T0下的性能退化数据训练分数阶神经网络；(4)利用(3)步中训练好的分数阶神经网络进行滚动多步预测；(5)将(4)步中的预测值与电子产品的失效阈值相比较，预测失效时间，从而确定电子产品寿命。本发明的电子产品寿命预测方法，适用于在不同应力下建立性能退化模型，无需考虑电子产品的失效机理，实现简单，预测精度高。
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本发明公开了一种基于威布尔分布的串联电池组剩余寿命预测方法，属于动力电池技术领域。本发明涉及的串联动力电池组剩余寿命预测方法包括以下步骤：1)通过串联电池组耐久性试验获取串联动力组失效数据；2)根据串联动力电池特点，串联电池模块失效数据符合威布尔分布；3)利用步骤1)获取的串联动力电池组失效数据估计威布尔模型参数；4)利用一定循环次数t和应力水平放电深度DOD下串联动力电池组剩余寿命分布函数预测串联动力电池组剩余寿命。与现有串联动力电池组寿命预测方法相比，本发明可避免传统寿命预测方法需考虑串联电池组中单体不一致对串联电池模块寿命的影响，显著提高串联动力电池组剩余寿命预测精度。
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本发明公开一种纤维增强复合材料疲劳分层特性的概率预测方法及系统，涉及结构性能预测技术领域，包括构建损伤扩展路径；根据损伤扩展路径判断结构整体是否失效；若否，则继续构建损伤扩展路径；若是，则根据损伤扩展路径确定内聚力单元概率信息的传递路径；根据Paris均值和标准差确定内聚力单元的结构疲劳寿命分布矩阵；根据传递路径确定每一个内聚力单元的失效概率和失效周期数；根据失效概率和失效周期数得到特征矩阵；根据特征矩阵得到有效周期数概率矩阵；根据有效周期数概率矩阵和传递路径得到损伤扩展路径中所有内聚力单元的失效概率。本发明能够预测纤维增强复合材料疲劳分层特性的概率。
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本发明公开了白盒交换机BMC访问压力测试的方法、设备和介质，方法包括：创建多个虚拟用户；将多个虚拟用户同时登陆BMC web，记录每个虚拟用户产生的第一唯一标识值；选取多个虚拟用户中预定数量的虚拟用户，并依次验证预定数量的虚拟用户产生的第一唯一标识值是否有效，并记录失效的第一次数；判断失效的第一次数是否达到阈值；响应于失效的第一次数未达到阈值，将多个虚拟用户同时登录BMC IP，并记录每个虚拟用户产生的第二唯一标识值；依次验证多个虚拟用户中预定数量的用户产生的第二唯一标识值是否有效，并记录失效的第二次数；基于第一次数和第二次数确定访问压力测试的性能。本发明提出的方案通过创建虚拟用户同时登陆进行测试，简化了测试过程。
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一种航空电缆剩余寿命预测方法，从电缆失效概率所服从的威布尔分布出发，首先建立电缆实际寿命与表征寿命的特征参数间的威布尔模型，在利用极大似然法估计威布尔参数初值的基础上，采用贝叶斯估计法得到威布尔模型，从而减小在小样本失效数据情况下对参数估计的影响；其次建立表征寿命的特征参数与环境应力间的寿命预测模型，将失效物理模型与支持向量机相结合，通过计算权重分配模型比重得到最终的电缆寿命预测模型。本发明将贝叶斯估计中威布尔形状参数分为常数和随应力变化的两种情况，更加全面的考虑了电缆寿命在实际预测的情况；同时采用对数线性形式来描述失效物理模型，预测电缆在单应力或多应力耦合情况下的剩余寿命。
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本发明公开了一种化工管廊事故多米诺效应预测方法，旨在提供一种判断管廊管道在火灾环境下发生事故多米诺效应的方法。火灾作用下管道失效时的最低温度，达到失效最低温度所需时间的预测方法，其技术方案要点是建立管廊管道失效时间与火灾场景的数学物理模型，实现管廊管道在喷射火、池火及流淌火等事故场景下失效时间与火灾场景的关系，从而建立各类火灾场景下管廊管道事故多米诺定量预测模型。实现管廊管道在火灾事故场景下失效时间及管廊管道事故多米诺发展进展进程的科学准确预测。本发明适用于化工管廊事故预测。
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本发明涉及一种测试NMOS热载流子注入寿命的方法,包括以下步骤:步骤1、测试系统将测试电压应力加到被测器件的漏极,该测试电压的值为穿通电压的60%～70%之间;步骤2、漏极所加电压应力时的最大基底电流所对应的栅压为栅极电压应力,通入此栅极电压应力,得到被测器件漏极电流的退化图;步骤3、测试系统对步骤2中的数据进行拟合得到被测器件失效时间,当器件退化到5%以上,利用外差推算得到器件的失效时间;然后用公式TTF*Ids=C*(Isub/Ids)m计算热载流子注入的寿命。采用本发明的技术方案可以快速地得到NMOS热载流子注入的寿命,大大缩短测试时间,而且不需要封装晶片,节省了成本。
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本申请公开了一种服务器合格率测试方法，包括：根据单机独立性规则对待测试服务器执行静电放电故障测试，得到测试数据；根据测试数据的静电失效种类判断是否存在永久性失效的待测试服务器；若是，则输出产品不合格消息；若否，则根据测试数据进行合格率测算，得到合格率等级。通过单机独立性规则对待测试服务器执行测试，然后得到相应的测试数据，根据是否为永久性失效判断是否为产品不合格，若不是永久性失效则进行对应的合格率测算，得到合格率等级，剔除了静电单机故障的影响，提高了合格率测试的准确性。本申请还公开了一种服务器合格率测试装置、测试设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
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本发明涉及一种光伏逆变器剩余寿命预测方法，其包括以下步骤：步骤1：针对光伏逆变器定义多种失效参数；在不同工作条件下采集失效参数的时间序列数据；步骤2：对失效参数的时间序列数据进行预处理；步骤3：构建CNN‑LSTM网络，利用预处理后的失效参数时间序列数据训练和验证CNN‑LSTM网络，得到训练后的CNN‑LSTM网络；步骤4：在寿命预测时刻，获取光伏逆变器的失效参数的实时数据，并利用训练后的CNN‑LSTM网络得到失效参数的预测数据，从而对光伏逆变器的剩余寿命进行预测。本发明建立了逆变器中最易失效元器件与光伏逆变器之间的影响关系，并考虑环境温湿度等影响因子对光伏逆变器的影响，基于CNN‑LSTM网络混合模型，实现逆变器寿命预测精度的提高。
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