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摘要:
着重介绍数据驱动故障预测和健康管理(PHM)方法的研究现状.通过对数据驱动PHM方法的分类阐述,逐步说明面向复杂系统数据驱动PHM的方法体系和流程,并重点对构成数据驱动PHM方法体系的核心环节进行分析和总结.在此基础上,采用一个锂离子电池循环寿命预测实例综合分析了数据驱动PHM的实现过程.最后,分析了数据驱动PHM方法的发展趋势和研究挑战.
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设计步骤
关键技术
故障预测方法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 数据驱动故障预测和健康管理综述
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 故障预测和健康管理 数据驱动故障预测 融合方法 故障预测不确定性
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 481-495
页数 15页 分类号 TP206+.3
字数 13907字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭宇 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院自动化测试与控制系 80 2316 24.0 47.0
2 刘大同 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院自动化测试与控制系 23 924 11.0 23.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
故障预测和健康管理
数据驱动故障预测
融合方法
故障预测不确定性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导