RUL来自振动信号 问题：要预测轴承在工业资产（如泵，压缩机，变速箱等）中的剩余寿命，请查看支持文件。 参考研究论文：ANN泵寿命预测.pdf 有关数据，请联系： 可交付成果： •显示RMS和峰度的图形•Weibull危险率和参数估计（形状和比例参数） 培训和验证集的结果 •测试仪的输出性能 •建议模型的训练和验证错误（如参考研究论文所示） •多传感器融合的想法，可以实际预测整个旋转设备的剩余用途

灰色GM(1,1)模型不适合描述随机波动性较大的预测问题,单纯应用该模型进行齿轮寿命预测时,预测精度不能保证;引入马尔可夫理论,建立了灰色马尔可夫预测模型,采用统计的方法,通过计算系统到达目标时刻的不同步数的转移概率矩阵,确定系统的目标状态。实例证明,相比与GM(1,1)模型,灰色马尔可夫模型的预测精度更高。

为有效预测锂离子电池剩余寿命，引入了粒子滤波算法。对粒子滤波的基本概念和算法实现步骤进行介绍，在给出锂离子电池寿命统计数据的基础上，应用粒子滤波算法计算其剩余寿命，解决了锂离子电池剩余寿命预测的问题。对相同的锂离子电池统计数据，利用扩展卡尔曼滤波方法计算进行对比实验。分析结果表明：粒子滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法可靠，能较好地预测出锂离子电池的剩余寿命，误差小于5%。

基于实时温度监测的功率IGBT模块的寿命预测模型，左帅，李志刚，寿命预测是功率器件可靠性评估的重要内容。一方面它能及时反映器件的可靠性，为设备检测及维护提供理论支持；另一方面它可以为制

粒子滤波在单目标跟踪多目标跟踪电池寿命预测中的应用-粒子滤波算法原理及在多目标跟踪中的应用（Matlab程序）.ppt 本帖最后由 huangxu_love 于 2013-7-26 12:50 编辑 推荐一本学习粒子滤波原理的好资料《粒子滤波原理及应用仿真》，本手册主要介绍粒子滤波的基本原理和其在非线性系统的应用。同时本手册最大的优点是介绍原理和应用的同时，给出实现例子的matlab代码程序，方便读者对照公式，理解代码。因此，它是相关方面的研究者快速上手和进入研究领域的快捷工具。同时，对于有一定基础的研究者，可以在本手册提供代码的基础上，做算法进一步改进和深入研究。 如果你有编程或者原理咨询，可以联系我的QQ345194112. 目  录第一部分 原理篇                                                                1第一章 概述                                                                  11.1 粒子滤波的发展历史                                                        11.2 粒子滤波的优缺点                                                         21.3 粒子滤波的应用领域                                                        3第二章 蒙特卡洛方法                                                          42.1 概念和定义                                                                42.2 蒙特卡洛模拟仿真程序                                                     52.2.1硬币投掷实验（1）                                                        52.2.2硬币投掷实验（2）                                                      52.2.3古典概率实验                                                              64.2.4几何概率模拟实验                                                         72.2.5复杂概率模拟实验                                                          72.3 蒙特卡洛理论基础                                                           102.3.1大数定律                                                                  102.3.2中心极限定律                                                              102.3.3蒙特卡洛的要点                                                           112.4 蒙特卡洛方法的应用                                                        132.4.1 Buffon实验及仿真程序                                                      132.4.2 蒙特卡洛方法计算定积分的仿真程序                                          14第三章 粒子滤波                                                              193.1 粒子滤波概述                                                              193.1.1 蒙特卡洛采样原理                                                         193.1.2 贝叶斯重要性采样                                                         203.1.3 序列重要性抽样（SIS）滤波器                                                   203.1.4 Bootstrap/SIR滤波器                                                       223.2 粒子滤波重采样方法实现程序                                                233.2.1 随机重采样程序                                                            243.2.2 多项式重采样程序                                                         253.2.3 系统重采样程序                                                          263.2.4 残差重采样程序                                                            273.3 粒子滤波原理                                                             283.3.1 高斯模型下粒子滤波的实例程序                                              28第二部分 应用篇                                                                33第四章 粒子滤波在单目标跟踪中的应用                                          334.1 目标跟踪过程描述                                                         334.2 单站单目标跟踪系统建模                                                    344.3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序                                        374.3.1 基于距离的系统模型                                                      374.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序                                             384.4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序                                    434.4.1 纯方位目标跟踪系统模型                                                  434.4.2 纯方位跟踪系统仿真程序                                                  444.5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序                                     474.5.1 多站纯方位目标跟踪系统模型                                               474.5.2 多站纯方位跟踪系统仿真程序                                              48第五章 粒子滤波在多目标跟踪中的应用                                          545.1 多目标跟踪系统建模                                                        545.1.1 单站多目标跟踪系统建模                                                  545.1.2 多站多目标跟踪系统建模                                                  555.1.3 单站多目标线性跟踪系统的建模仿真程序                                     555.1.4 多站多目标非线性跟踪系统的建模仿真程序                                  575.2 多目标跟踪分类算法                                                        615.2.1 多目标数据融合概述                                                       615.2.2 近邻法分类算法及程序                                                     625.2.3 近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序                                665.2.4 K-近邻法分类算法                                                          695.3 粒子滤波用于多目标跟算法中的状态估计                                     705.3.1 原理介绍                                                                 705.3.2 基于近邻法的多目标跟踪粒子滤波程序                                      71第六章 粒子滤波在电池寿命预测中的应用                                         766.1 概述                                                                     766.2 电池寿命预测的模型                                                        786.3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序                                        81

JESD22-A103-E-高温贮存寿命-中英文对照版

JESD22-A108B英文中文参考 -寿命实验标准.

浅谈信息化资产全寿命周期管理.docx

改进的广义似然比检验，用于检测穿墙寿命检测中的常规呼吸信号

软件介绍: 艾默生ups主机NX系列电池寿命调整软件，在连接到USS后，可操作修改电池寿命时间。有效可用。UPS的类型为单机，支持1-6号并机方式，默认串口为自动检测方式，也可根据需要定制串口、波特率或者启用MODEM。若无法连接UPS，请检查计算机和UPS串口是否连接正常，所设置的通讯波特率是否与UPS侧相同，计算机的串口是否损坏，如果当前处于MODEM模式，请检查被叫MODEM是否已经初始化以及连接是否正常。