摘要
本发明公开了一种基于退化特征提取和误差补偿的电子元器件寿命预测方法,所述方法包括:S1:数据采集并进行预处理;S2:采用SVMD技术对数据中的退化特征提取;S3:建立电子元器件寿命预测模型并采用贝叶斯优化技术优化寿命预测模型;S4:建立误差序列预测模型,生成误差预测结果,用于补偿电子元器件的寿命预测结果,从而得到误差补偿后的电子元器件寿命预测模型;S5:利用误差补偿后的电子元器件寿命预测模型,对电子元器件在不同退化时间的退化特征进行预测,从而得到电子元器件的剩余使用寿命。本发明的方法能够提高对于电子元器件寿命预测的准确性。
技术关键词
电子元器件
寿命预测模型
寿命预测方法
状态监测数据
误差预测
退化特征
序列预测模型
超参数
长短期记忆神经网络
拉丁超立方采样
重构误差
数据验证
序列验证
剩余使用寿命预测
初始误差
系统为您推荐了相关专利信息
状态监测数据
异常状态
施工现场作业
输变电工程
高支模支架
剩余寿命预测方法
水库
评估指标体系
非线性
退化模型
磁控溅射台
动画仿真
可视化方法
寿命预测模型
粒子运动模型
洞室结构
疲劳寿命预测方法
空间特征提取
数据
参数