轴承寿命预测，数据预处理时，需要特征提取进行时域变换，比如均方根、峭度、幅值等等。

无味粒子滤波算法改进了粒子滤波算法，可以实现目标跟踪以及剩余寿命的预测

结合工艺方法，研究典型缺陷损伤的修理方法，针对复合材料修补结构应力分布复杂的特点，在剩余强度衰减模型的基础上引入局部应力应变法的分析思想，建立起复合材料修补结构的疲劳寿命预测模型。通过建立修补结构的力学分析模型，在分析了修补结构的危险部位和应力集中的基础上，利用寿命预测模型，分析和讨论补片直径和补片厚度两个修补参数对修补结构疲劳寿命的影响规律。

粒子滤波算法预测电池寿命。包括电池容量数据和MATLAB程序。

利用粒子滤波进行锂离子电池的循环寿命预测

粒子滤波算法在电池寿命预测中的应用，程序仿真

利用CNN_LSTM_ATTENTION模型对寿命的预测

为研究钢丝绳在提升重物时的应力分布规律及其在此工况下的疲劳寿命。首先在Solid Works中建立了某种起重机所采用的6×36+WS结构右交互捻圆股钢丝绳的三维实体模型,然后将其导入ABAQUS中,建立有限元模型,进行有限元分析,得到钢丝绳在千分之二轴向变形时的应力分布规律。最后联合FE-SAFE对钢丝绳进行疲劳分析,得出其疲劳分布情况。结果表明:钢丝绳应力呈空间螺旋状分布,股芯钢丝与内侧钢丝接触处Von-Mises等效应力最大,且此处疲劳寿命值最小,若能提高股芯钢丝性能,将显著提高钢丝绳寿命。

锂离子电池寿命预测原理讲解 锂离子电池寿命预测完整代码 锂离子电池寿命预测电池数据集 锂离子电池运行原理

【Python项目实战】基于时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)的发动机剩余寿命预测 航空发动机结构复杂,状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征,传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命(RUL)。针对此问题,采用时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)作为一种最新出现的序列神经网络,被证明在序列数据预测上有良好的效果。采用TCN实现对发动机剩余寿命进行预测,预测过程通过建立退化模型,给每个训练样本添加RUL标签;将特征输入构建的卷积神经网络得到剩余寿命的预测值。为了验证方法的有效性,在NASA提供的涡轮风扇发动机仿真数据集(C-MAPSS)上进行了测试,,结果表明采用TCN算法拥有更高的精度。