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电动汽车电池管理 系统故障 预测 与 健康 管理 2025年 与 可靠性很大程度上取决于电池管理 系统(BMS)的性能。准确预测 BMS的潜在故障 ,并采取有效的健康 管理 策略,对于确保电动汽车的安全运行至关重要。本文首先分析了BMS的常见故障 模式,提出了基于机器学习的故障 预测 方法,并对故障 预测 模型进行了训练与 优化。在此基础上,本文系统阐述了BMS健康 管理 的主要内容,包括电池健康 状态评估、均衡管理 和热管理 。本研究成果可为提升电动汽车电池系统的安全性与 可靠性提供有益参考。关键词：电动汽车 电池管理系统 故障预测 健康管理 高速动车组车载故障 预测 与 健康 管理 平台研究 2025年 故障 率和维修成本,应引入动车组故障 预测 与 健康 管理 (Prognostics and Health Management,PHM)的智能运维体系到动车组全寿命周期管理 。本文对轨道交通领域PHM系统现状及特征进行了梳理,详细分析了动车组车载PHM系统的需求和关键功能。针对动车组内部组件众多、结构复杂,PHM系统面对的数据体量巨大、数据格式多样、难以实现对数据实时处理与 数据存储的问题,本文提出了基于“边缘—中心”分布式架构的高速动车组车载故障 预测 与 健康 管理 平台,并对该架构的业务逻辑和解决方案框架进行了阐述。关键词：高速动车组 故障预测 健康管理 PHM 面向电力生产的检测设备故障 预测 与 健康 管理 研究 2025年 故障 预测 与 健康 管理 system。通过分析故障 特性,开发了SVM、ANN和CNN模型,并验证了其高效性。该系统在预测 精度和速度上表现优异,尤其是CNN模型。系统设计合理,功能全面,保障了电力生产安全。研究为电力生产提供了科学策略,对系统可靠运行和技术进步具有重大意义,未来将优化模型以提升系统性能。关键词：电力生产 故障预测 健康管理 钢轨故障 预测 与 健康 管理 系统方案设计 2025年 管理 系统大多为业务管理 系统,尚不能提供钢轨状态评估结果和钢轨修理决策建议。为此,提出钢轨故障 预测 与 健康 管理 (PHM)系统设计方案。通过分析钢轨PHM系统功能、性能、数据接口和应用环境等方面的需求,确定钢轨PHM系统总体架构、技术架构、数据采集、软硬件配置等。详细阐述钢轨PHM系统钢轨大屏显示、钢轨状态评估、钢轨失效数据分析、钢轨修理决策模型设计与 配置、钢轨修理决策建议、钢轨打磨验收评价等功能。对钢轨PHM系统进行功能测试,测试结果表明钢轨PHM系统基本符合设计要求。关键词：钢轨 故障预测与健康管理 系统设计 AGV驱动电机故障 预测 与 健康 管理 模型研究与 应用 2025年 健康 状态、预测 故障 概率,改进AGV的保养维护和工作策略,本文结合AGV驱动电机的历史状态数据和预定义的工作负荷,提出了一种AGV驱动电机的故障 预测 与 健康 管理 (PHM)模型。【方法】首先,采集AGV驱动电机的负载电流、振动信号以及温度数据,并对采集的数据进行去噪和归一化处理,以提高模型的收敛速度和泛化能力。然后,采用自回归模型和卷积神经网络模型对AGV驱动电机的负载电流、振动信号及温度数据的变化趋势进行预测 ,并将采集的数据和预测 的数据转化为对称点图案(SDP)。最后,基于YOLOv11网络对生成的SDP进行分类,从而确定AGV驱动电机的健康 等级。根据电机温升将健康 等级分为不健康 、亚健康 和健康 三类,基于电机的负载电流、振动信号采用本文所提模型检测驱动电机健康 状态并估计驱动电机属于某类健康 等级的概率,基于健康 状态的测定可以得到AGV驱动电机的故障 概率。【结果】对本文模型在验证集和测试集上进行验证测试以评估模型性能。结果表明AGV驱动电机的3类健康 状态的平均诊断准确率为99.7%,其中健康 和不健康 两类的诊断准确率达到了100%。为进一步验证本文模型的优越性,与 其他两种模型进行对比,结果表明本文模型的诊断准确度高于其他模型,具有较高的可信度。【结论】本文提出的PHM模型对故障 概率预测 和健康 状态评估的准确度较高,将AGV工作负荷信息整合到PHM模型中,可为AGV的工作任务制定和保养维护提供数据参考。关键词：故障预测与健康管理 自回归模型 压缩感知在装备故障 预测 与 健康 管理 中的应用综述 2025年 与 降噪、故障 诊断、退化状态识别中的应用几个角度,对已有成果进行总结,指明现有研究存在问题,提出相应的解决思路。该研究可为压缩感知的研究提供一定的参考。关键词：压缩感知 数据采集 故障诊断 一种对油田电潜泵进行故障 预测 与 健康 管理 的方法 故障 预测 与 健康 管理 的方法，包括：故障 模式分析模块、状态监测模块、健康 状态评估模块、故障 预测 模块以及维修策略模块；状态监测模块用于获取电潜泵特征参数；健康 状态评估模块通过对监测数据和历史数据...一种基于工业大数据的电力设备故障 预测 与 健康 管理 方法 故障 预测 与 健康 管理 方法，涉及电机控制领域，解决参数特征冗余和故障 数据不平衡问题，包括：S1：构建包含故障 信息的运行参数的数据集;S2：进行异常值和缺失值处理，并实现归一化；S3：进行...基于大数据的泵类机电部件故障 预测 与 健康 管理 开发系统 故障 预测 与 健康 管理 开发系统。系统包括：工作台、仿真数采机柜、以及配套的信号网络；工作台包括：主控单元和故障 预测 与 健康 管理 模型开发单元；仿真数采机柜包括：泵类机电部件...一种数字孪生驱动的故障 预测 与 健康 管理 方法 故障 预测 与 健康 管理 方法，其整体步骤为：步骤一：构建数字孪生的故障 预测 与 健康 管理 模型。步骤二：训练孪生模型。步骤三：对孪生模型进行相应校准。步骤四：重复步骤二和三，不断更新孪生模型。本发明涉及了...
