机电系统故障预测技术的现状与分析

故障预测技术作为智能维护系统(IMS)和故障预测与健康管理(PHM)系统的重要技术基础,近些年来受到越来越广泛的重视.首先综合机电系统故障预测方法,并从对象和方法两个堆度展现机电系统故障预测技术的发展状况,同时对各类方法的优缺点进行分析.最后,给出当前机电系统故障预测领域存在的机遇与挑战,为进一步研究明确方向.     

基于数据驱动的卫星锂离子电池寿命预测方法

锂离子电池由于具有工作电压高、质量轻、比能量高、寿命长和自放电率小等优点,成为替代传统镍氢、镍镉电池的第3代航天器用储能电源;寿命预测是锂离子电池健康管理的重要方面,是掌握电源性能衰退趋势的重要手段,锂离子电池寿命预测问题已成为电子系统健康管理领域的研究热点;针对锂离子电池的寿命预测问题,采用了NASA埃姆斯中心的锂离子电池地面试验采集的数据,然后重点研究了3种基于数据驱动的方法,并对锂离子电池的寿命进行了估计,最后对各种预测方法的效果进行了评价;实验结果表明,文本提出的基于数据驱动的方法能够有效地用于锂离子电池寿命预测中,在工程应用方面具有较高的实际价值.