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本發明屬于磁力計和慣性導航系統數據融合領域和智能算法輔助定位領域，具體涉及一種基于神經網絡的INS和磁力計組合定位技術。針對運行中GPS失效時的定位方法，現有方法大多集中于使用智能學習算法來解決。但是目前的方法都集中于利用智能學習算法來建立INS數據和定位誤差之間的關系。此類方法只能保持短暫的定位精度，隨著GPS失效時間的延長，終將發散。本發明提出了一種基于磁力計的組合定位方案，從理論上分析了磁力計與位置之間的關系，在GPS有效時利用智能學習算法建立磁力計與位置之間的模型。隨后當GPS失效時，利用磁力計和訓練完成的智能算法預測位置。由于預測的位置可能是離散且帶噪聲的，所以利用INS組合得到連續且精確的位置。
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本發明公開了一種結合制造工藝及仿真的電子類單機貯存可靠性評估方法，所述方法通過EDA仿真模型及多物理場耦合模型對電子類單機進行描述，建立電子類單機功能仿真模型，結合廠家調研結果，利用靈敏度分析方法確定影響電子類單機輸出特性參數的關鍵底層單元，并對其進行失效模式及失效機理分析，結合關鍵底層單元工藝數據及加速貯存試驗中實測的貯存退化數據，建立關鍵底層單元貯存退化模型，將其帶入電子類單機功能仿真模型中得到電子類單機輸出特性參數的貯存退化數據，利用最小二乘方法得到電子類單機輸出特性參數的貯存退化模型，帶入失效閾值，完成電子類單機貯存可靠性評估。本發明為電子類單機的貯存可靠性評估提供了一種新的思路。
本發明公開了一種結合制造工藝及仿真的繼電器類單機貯存可靠性評估方法，所述方法通過建立繼電器有限元仿真模型，結合工藝數據，獲得繼電器輸出特性初始分布；然后，通過對繼電器進行失效模式及失效機理分析，結合繼電器輸出特性初始分布及貯存退化試驗實測數據，建立具有分布特性的繼電器貯存退化模型，結合電路仿真分析方法將底層繼電器的貯存退化數據轉換為繼電器類單機貯存退化數據；最后，利用最小二乘方法，得到繼電器類單機分布參數的退化軌跡，結合失效閾值，實現對繼電器類單機的貯存可靠性評估。本發明解決了因試驗經費及試驗樣本制約而導致的繼電器類單機貯存可靠性評估精度較低的問題。
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本發明公開了一種結合工藝及可靠性框圖的滾控電子模塊貯存可靠性評估方法，所述方法首先通過建立滾控電子模塊功能仿真模型，結合廠家調研結果，利用靈敏度分析方法確定影響滾控電子模塊輸出特性的底層關鍵元器件；然后，結合失效模式及失效機理分析、輸出特性參數初始分布及加速貯存退化試驗實測數據，得到具有分布特性的底層關鍵元器件貯存退化數據；最后，結合失效閾值及所建立的滾控電子模塊可靠性框圖中，得到滾控電子模塊貯存可靠度。本發明解決了小子樣問題下滾控電子模塊貯存可靠性評估準確度低的問題，為滾控電子模塊的貯存可靠性評估提供了一種新的思路。
本發明公開了一種結合工藝及可靠性框圖的電子類單機貯存可靠性評估方法，所述方法通過EDA仿真模型及多物理場耦合模型對電子類單機進行描述，建立電子類單機功能仿真模型，結合廠家調研結果，利用靈敏度分析方法確定影響電子類單機輸出特性參數的關鍵底層單元；然后，對關鍵底層單元進行失效模式及失效機理分析，結合底層單元工藝數據及加速貯存試驗中實測的貯存退化數據，建立具有分布特性的底層單元貯存退化模型；最后，通過可靠性框圖對電子類單機結構特征進行描述，并將各底層單元貯存失效率注入其中，完成電子類單機貯存可靠性評估。本發明解決了因進行加速貯存試驗時電子類單機樣本量過小，而導致的貯存可靠性評估結果準確度較低的問題。
本發明公開了一種結合制造工藝及仿真的滾控電子模塊貯存可靠性評估方法，所述方法首先通過建立滾控電子模塊功能仿真模型，結合廠家調研結果，利用靈敏度分析方法確定影響滾控電子模塊輸出特性的底層關鍵元器件；然后結合失效模式及失效機理分析、輸出特性參數初始分布及加速貯存退化試驗實測數據，得到具有分布特性的底層關鍵元器件貯存退化數據，并將其注入滾控電子模塊功能仿真模型中，得到滾控電子模塊輸出特性參數的貯存退化數據；最后利用最小二乘方法，得到滾控電子模塊分布參數的退化軌跡，結合失效閾值，實現對滾控電子模塊的貯存可靠性評估。本發明為滾控電子模塊的貯存可靠性評估提供了一種新的思路。
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本發明適用于農業信息化技術領域，提供了一種含有外套管的多點分布的農業信息化監控組件，包括防水外殼、壓蓋、蓄電池和無線通訊盒，所述防水外殼的底部設有與其一體成型的外套管，所述防水外殼內設有無線通訊盒，無線通訊盒用于與后臺管理中心無線通訊，無線通訊盒內還設有用于對土壤理化性質進行檢測的傳感器組件，本發明的有益效果是：其與后臺管理中心無線通訊，可將傳感器組件得到的數據向后臺管理中心發送，以供后臺管理中心對土壤的理化性質進行分析，以獲得土壤的相關信息，通過容錯率高的觸點結構進行供電，蓄電池的安裝和更換不僅非常方便，而且蓄電池安裝的穩定性高，能防止因晃動、振動等原因造成的蓄電池供電失效的問題。
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本發明涉及一種可靠性數據評估裝置，用于方便地記錄電能表的可靠性數據，及時地收集并存儲現場故障信息，并能根據這些信息對電能表進行可靠性水平的動態評估。本發明提供對時鐘故障、紅外故障、485故障、載波故障、繼電器故障等電能表常見硬件故障進行現場檢測。檢測出的故障信息經過可靠性評估單元分析后形成現場可靠性數據，并將結果傳送至可靠性評估遠程主站集中保存。本發明的創新之處在于采用數理統計的方法對故障信息進行分布擬合，計算出電能表的平均無故障工作時間(MTBF)、失效率和可靠度等可靠性數據，能對現場電能表立項備案，可隨時地對電能表進行可靠性水平的動態評估，并將分析結果傳送至可靠性評估遠程主站。
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本發明適用于農業信息化技術領域，提供了一種多點分布的農業信息化監控組件，包括防水外殼、壓蓋、蓄電池和無線通訊盒，所述防水外殼的底部設有與其一體成型的外套管，所述防水外殼內設有無線通訊盒，無線通訊盒用于與后臺管理中心無線通訊，無線通訊盒內還設有用于對土壤理化性質進行檢測的傳感器組件，本發明的有益效果是：其與后臺管理中心無線通訊，可將傳感器組件得到的數據向后臺管理中心發送，以供后臺管理中心對土壤的理化性質進行分析，以獲得土壤的相關信息，通過容錯率高的觸點結構進行供電，蓄電池的安裝和更換不僅非常方便，而且蓄電池安裝的穩定性高，能防止因晃動、振動等原因造成的蓄電池供電失效的問題。
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本實用新型涉及電控封隔器，更具體的說是一種用于油氣井分層段測試的可重復坐封解封電控封隔器，包括上接頭、中間套、壓緊套、膠筒、套筒和動力腔體，所述中間套和動力腔體固定連接，上接頭通過螺紋和壓緊套連接，上接頭和中間套通過銷釘連接，中間套上滑動連接有套筒，套筒和壓緊套之間設置有膠筒，當裝置功能失效時，可以通過提拉裝置實現緊急解封，避免設備在井下卡死而導致的井眼報廢；除地面主動控制的方式以外，還可以預設程序在主控電路板內，并設置高溫電池組實現裝置的自動工作。
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本發明屬于水聲定位領域，具體涉及一種平面障板條件下單矢量水聽器測向方法，包括以下步驟：根據障板結構和障板參數建立數學模型，求出聲波入射障板的傳遞矩陣C；根據傳遞矩陣C，確定聲波入射平面障板的反射系數r；根據反射系數r得到反射聲波pr，將入射聲波pi和反射聲波pr疊加得到矢量水聽器聲壓各通道接收信號模型，由聲壓表達式確定振速表達式；將障板條件下單矢量水聽器各通道接收的信號模型代入到目標方位估計公式，產生錯誤的因子是確定的，剔除該錯誤，確定修正因子μ；本發明計算復雜度低，且能克服非自由場條件下由于聲場發生變化導致的常規目標方位估計公式失效問題。單只矢量水聽器相比于基陣體積小，節省成本，在工程上有著很好的應用前景。
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本實用新型涉及一種曲軸箱竄油量測量裝置,進氣歧管通過PCV管與挺桿室一端相連通,挺桿室另一端經通氣管與空氣濾清器相貫通。本實用新型結構簡單,易于實現,能夠有效地測量出曲軸箱的竄油量,評估出曲軸箱竄油是否是造成發動機機油消耗的主要原因,PCV閥是否失效,從而指導發動機的整機裝配,提高發動機的品質,減少發動機的故障率,提高企業的利潤。
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本說明書涉及力學性能測試技術領域，特別涉及一種熱解材料在高溫環境下的力學性能測試系統及方法，通過供電組件向高溫爐供電，使得位于第一殼體內的高溫爐加熱到目標溫度，通過設置反射箔使得第二殼體內的試件的表面溫度處于室溫狀態，再利用第二加載組件帶動試件上升并刺破反射箔后進入高溫爐內，實現對試件的快速升溫加熱，根據試件所需的熱解程度進行保溫處理，最后加載至試件失效，通過后續數據處理獲得試件的力學性能。因此，上述技術方案相比直接放置于高溫爐內來進行輻射加熱，可以精確地測試熱解材料在所需的熱解程度下的力學性能。
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本發明的目的在于提供一種基于觀測器的增壓柴油機氣路抗干擾容錯控制方法，包括如下步驟：(1)考慮增壓柴油機氣路進排氣歧管溫度變化產生的干擾和EGR閥、VGT導向葉片的故障，建立增壓柴油機氣路系統動力學模型；(2)根據步驟(1)中的增壓柴油機氣路系統動力學模型設計干擾觀測器，用于估計進排氣歧管溫度變化引入的干擾；(3)采用自適應技術與積分滑模方法設計增壓柴油機氣路容錯控制器，并利用步驟(2)觀測器所獲得的干擾估計值補償系統擾動，實現系統的抗干擾和容錯能力。本發明對增壓柴油機氣路中EGR閥和VGT導向葉片由于長期使用導致的部分失效故障及恒偏差故障有良好的容錯能力，并能夠即使補償進排氣歧管溫度變化所引起的系統干擾。
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本發明公開了一種基于制造參數的微型斷路器動作可靠性預測方法，所述方法如下：1)確定造成產品動作特性退化的關鍵鉸鏈、失效閾值；2)將孔與軸的初始間隙作為初始制造參數；3)建立多體動力學模型；4)計算第一周期內磨損造成的孔與軸間隙增長量；5)將孔與軸間隙增長量與初始間隙加和作為新的制造參數；6)計算本周期內磨損造成的孔與軸間隙增長量；7)將孔與軸間隙增長量與初始間隙加和作為新的制造參數，記錄工作周期內斷路器的動作特性退化情況；8)結合閾值計算該批次斷路器的動作可靠性。本發明能根據斷路器生產過程中所記錄的零件制造參數預測產品的動作可靠性，將產品的退化預測與生產過程緊密連接。
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本發明公開了一種基于混合貝葉斯先驗分布的可靠性驗證測試方法，采用共軛先驗分布法確定未知參數的先驗分布，通過先驗矩方法和最大熵方法分別求出兩組不同參數，即得到不同的先驗分布，再根據第二類極大似然方法確定以上兩種先驗分布的權重，按權重將先驗矩方法和最大熵方法得出的參數融合，進而得到最終的先驗分布比單純使用其中一種方法得到的先驗分布更加準確，與真實的分布擬合度更好。通過最終的貝葉斯先驗分布及試驗信息，計算出可靠性驗證測試中所需的最小無失效用例數，這種方法相對于無先驗知識的情況，可以有效的減少測試用例量。
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本發明提出了一種基于數值模擬和深度學習的攪拌摩擦焊縫成形預測優化方法，屬于攪拌摩擦焊技術領域。所述方法包括：步驟一、設定三次模擬試驗作為數據測試集；步驟二、計算焊接過程中材料流動場和溫度場分布情況；步驟三、計算不同參數下攪拌摩擦焊具斷裂失效情況，并計算不同參數下焊縫成形質量及缺陷分布情況；步驟四、利用生成對抗網絡深度學習模型遍歷所有工藝參數和焊具結構的焊縫成形結果，獲得在保證焊具可靠工作前提下焊縫成形最優化結果。本發明所述方法目的在于為生產中最優化攪拌摩擦焊工藝提供有效的普適性預測方法，具有降低時間消耗、材料成本以及預測精確度高等優點。
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本發明公開了一種基于厚尾魯棒濾波的管線地理位置信息測量方法，為管線進行地理位置信息測量的技術。具體地說，利用MSINS與里程輪構成慣性/里程輪組合定位系統，通過系統動力裝置驅動其在管線中運行獲取與管線走向相關的傳感器數據，并分別進行捷聯慣性解算與航位推算；利用捷聯慣性解算位置與航位推算位置差值作為量測信息，并針對里程輪打滑、滑行故障以及管線運動約束條件失效導致出現的位置量測野值信息利用厚尾魯棒濾波器濾除，同時估計捷聯慣性解算誤差并校正管線地理位置信息輸出，從而使系統提供連續、高精度的管線地理位置信息。
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本發明公開了一種基于RFID技術的凈水器監測系統，包括控制器，及與控制器電連接的RFID標簽、流量傳感器和紫外燈電源周期跟蹤器；及與控制器電連接的電源管理系統；所述電源管理系統與無線供電接收線圈電連接；所述無線供電接收線圈與無線供電發送線圈通信。本發明的基于RFID技術的凈水器監測系統，通過流量傳感器測試水流，而另一個跟蹤紫外燈的電源周期；RFID讀取器定期把這些數據寫入過濾器和燈上的標簽；等到讀寫器讀取標簽時，再將這一信息返回到主控單元；一旦燈或過濾器失效，主控單元會發出聲響報警并在一個小的LED顯示屏上顯示圖像。
室內飛行智能體慣性系統與激光測距儀組合導航改進方法，其特征在于：傳感器部分（6）包括：激光測距儀URG（1），IMU（7），氣壓高度計（4）和磁場強度傳感器（5），陀螺儀（2），加速度計（3）；導航信息計算部分（14）包括：USB總線（8），導航計算機（9），轉換器件（10），電氣連線（11），總線（12），導航信息（13）。使用激光測距儀（1）獲取位置信息，慣性導航系統獲取姿態信息，采用無跡卡爾曼濾波方法UKF和直線特征提取算法，將位置信息與姿態信息融合在一起，最后通過捷聯算法實現航跡推算。本發明可以實現飛行智能體在室內自主導航，有效解決飛行智能體組合導航系統發散問題和航跡推位失效問題，提高了導航精度。
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本發明涉及信息技術領域，特別涉及一種防止數據信息丟失的DGRU神經網絡及其預測方法。本發明中的DGRU神經網絡由輸入層、輸出層和隱含層組成，隱含層由DGRU神經元構成；所述的DGRU神經元由同一時刻的兩個標準GRU單元連接構成；本發明方法包括:獲取歷史數據集并進行預處理；利用預處理后的數據集訓練DGRU神經網絡，建立預測模型；獲取當前失效數據，進行數據歸一化處理后輸入預測模型中，得到預測結果三個部分。本發明克服了傳統GRU神經網絡的缺點，對GRU神經網絡進行改進，提出一種能增強模型記憶力，防止信息丟失的DGRU神經網絡，并應用DGRU神經網路建立預測模型，與傳統GRU神經網絡相比，可以提高模型的預測精度。
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一種預測模具型腔數控銑削中顫振的方法，本發明涉及預測模具型腔數控銑削中顫振的方法。本發明的目的是為了解決現有單一刀具路徑的銑削穩定性預測方法適用性低，導致銑削顫振預測準確度低，加快刀具失效，影響模具型腔的加工質量的問題。一種預測模具型腔數控銑削中顫振的方法具體過程為：步驟一.建立刀具?工件系統的相對傳遞函數；步驟二.將步驟一獲得的刀具?工件系統的相對傳遞函數引入三維銑削穩定性模型中，得到銑刀銑削顫振頻率處的臨界軸向切削深度；步驟三、基于步驟二得到的臨界軸向切削深度判斷模具型腔數控銑削是否發生顫振。本發明用于模具型腔數控銑削領域。
基于米勒平臺電壓的MOSFET退化評估方法及采用該方法的MOSFET剩余壽命預測方法，涉及半導體退化評估及壽命預測領域。解決了無法實時在線評估MOSFET退化狀態的問題，同時滿足了對MOSFET的剩余壽命預測方法的需求?；诿桌掌脚_電壓的以MOSFET開通波形中的米勒平臺電壓作為敏感特征參數的評估方法：將MOSFET的米勒平臺電壓作為評估器件退化狀態的參數。采用基于米勒平臺電壓的MOSFET退化評估方法獲得MOSFET退化模型，再利用粒子濾波算法對MOSFET退化模型的參數進行修正與更新，并得到新的MOSFET退化模型，從而獲得MOSFET當前狀態距失效閾值的時間差，實現對MOSFET的剩余壽命預測。本發明適用于半導體的退化評估及壽命預測。
本發明公開了一種基于退化序列時序關聯建模的長壽命鋰離子電池早期壽命預測方法及系統，其中，該方法包括：獲取n個電池單體的容量退化數據并進行重構，得到訓練數據集；建立j個基于序列對序列模型的容量預測模型，并利用所述訓練數據集分別訓練；將待測電池單體某周期的放電容量作為某訓練好的模型的初始輸入，得到第一步預測輸出結果；再在其輸入至這個模型中，得到下一步預測輸出結果，迭代執行直至低于失效閾值，將每步預測輸出結果首尾相連得到退化過程曲線；并對其他模型進行預測得到j條容量退化曲線，求其容量取均值，得到最終預測結果。該方法解決了現有使用單步迭代預測模式帶來的長時預測精度和穩定性不佳的問題。
基于EKF方法和NSDP-AR模型融合型鋰離子電池循環壽命預測方法，涉及一種鋰離子電池循環壽命預測方法。為了解決目前基于模型的方法對于不同電池及不同工作狀態適應能力低和電池容量非線性退化趨勢預測能力差的問題，首先，對在線測量待測鋰電池的容量數據進行預處理，并離線測量與該待測鋰電池同型號的鋰電池的真實容量退化數據；其次，基于EKF方法確定鋰電池狀態空間模型的參數；然后，根據上述建立的鋰電池狀態空間模型對待測鋰電池進行狀態估計，利用NSDP-AR模型的輸出進行待測鋰電池的狀態更新，鋰電池狀態空間模型獲取每一個充放電循環的電池容量數據，并將數據與待測鋰電池的失效閾值比較獲取鋰電池剩余壽命；本發明主要應用在電池壽命預測領域。
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一種基于GPR帶有不確定區間的鋰離子電池循環壽命間接預測方法，本發明涉及一種電池壽命預測方法。本發明解決了現有方法無法實現鋰電池循環壽命預測的問題，本發明采用ESN算法，進行退化建模，采用高斯過程回歸的建模方法，建立基于GPR的等壓降放電時間預測模型進行基于ESN的退化模型訓練與基于GPR的等壓降放電時間預測模型訓練，獲得等壓降放電時間預測模型，進行基于GPR的等壓降放電時間預測模型，獲得等壓降放電時間的預測值；進行基于ESN的退化模型，獲得下N1個放電周期的電池的放電容量；電池的剩余容量值與電池容量的失效閾值行比較，完成電池循環壽命的間接預測。本發明適用于電池壽命預測。
基于相關向量回歸的在線預測鋰離子電池剩余壽命的方法，屬于鋰離子電池壽命預測技術領域。它解決了現有鋰離子電池采用離線方法預測剩余壽命，預測精度低的問題。它首先選取原始樣本，然后進行相空間重構構造訓練樣本集；再初始化相關向量機RVM模型參數；RVM訓練，得到RVM預測模型；得到預測值將與ynew進行比較，若則構造新的訓練集WS＝WS∪INS，重新訓練RVM，更新RVM預測模型；否則保持RVM預測模型不變；進行遞推預測，直到預測值小于失效閾值U時預測完成，從而實現待預測鋰離子電池剩余壽命的在線預測。本發明適用于鋰離子電池剩余壽命的預測。
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本實用新型公開一種蓄電池內阻的測量裝置——蓄電池內阻交流測量裝置。它由分別對應于蓄電池組中每個蓄電池(E)的測量單元(S)組成,每個測量單元(S)由測量電路(1)和激勵電路(2)組成,測量電路(1)和激勵電路(2)分別并聯在蓄電池(E)的正負極間,激勵電路(2)由開關電路(2-1)、放電電阻(2-2)和控制器(2-3)組成,開關電路(2-1)的一端連接蓄電池(E)的一端,開關電路(2-1)的另一端連接放電電阻(2-2)的一端,放電電阻(2-2)的另一端連接蓄電池(E)的另一端,控制器(2-3)連接在開關電路(2-1)的控制端上。由于本實用新型在每個蓄電池正負極間都并聯了測量電路和激勵電路,所以克服了蓄電池內阻差異帶來的誤差,尤其當蓄電池失效后期,對于內阻測量與現有技術相比更準確、可靠。
基于EKF方法和AR模型融合型鋰離子電池循環壽命預測方法，涉及一種鋰離子電池循環壽命預測方法。為了解決目前的這些基于模型的方法存在對于不同電池及不同工作狀態適應能力低的問題。它包括：一、在線測量待測鋰電池的容量數據，保存數據并對所述數據進行預處理；二、基于EKF方法確定鋰離子電池狀態空間模型的參數；三、根據建立的鋰離子電池狀態空間模型對待測鋰離子電池進行狀態估計，利用所述AR模型的輸出進行待測鋰離子電池的狀態更新，所述鋰離子電池狀態空間模型獲取每一個充放電循環的電池容量數據，并將所述數據與待測鋰離子電池的失效閾值比較獲取鋰離子電池剩余壽命。它用于預測鋰離子電池循環壽命。
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