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王帅; 王月; 苏小红; 赵玲玲;
哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;
哈尔滨劳动技师学院 电气技术系,哈尔滨150500;
锂离子电池; 数据驱动方法; 特征提取; 多步预测; 剩余寿命预测;
机译:已安装Sanyo Denki锂离子电池商用电源系统UPS工作温度范围-20至+50度效率96%,使用寿命加倍
机译:考虑电热效应和能量转换效率的锂离子电池剩余的可用能量预测
机译:基于变体长短期记忆神经网络的锂离子电池剩余的健康状态估算和剩余的寿命预测
机译:剩余循环寿命对退役电动汽车锂离子电池二次用于通信基站备用电源的经济性的影响
机译:非线性随机滤波,用于在线充电状态和锂离子电池的剩余使用寿命估算
机译:基于高斯过程混合的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:基于指数平滑和粒子过滤器剩余锂离子电池剩余的使用寿命预测
机译:自适应递归神经网络用于剩余锂离子电池寿命预测。
机译:操作能量存储设备的方法,例如车辆中的电池,当预测的存储设备剩余寿命小于预定的剩余寿命时,涉及暂时减小施加到存储设备上的应力
机译:使用由能量收集器驱动的MEMS传感器的预测系统,能够实时预测机器设备的剩余状态,如机器设备的剩余使用寿命
机译:医院供气系统的剩余气量剩余寿命外推方法,涉及通过将平均值与气源剩余气量之差相加来推断剩余气量剩余寿命。
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