一种基于多特征融合的PEMFC剩余使用寿命预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510531752.9

申请日：

2025-04-25

公开(公告)号：

CN120405433A

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

蒋剑杜董生苏林李家福朱秀芳项琪纪捷

申请人：

淮阴工学院

申请人地址：

223005 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号

IPC主分类号：

G01R31/367

IPC分类号：

G01R31/392 G06F18/20 G06F18/2113 G06F18/10 G06F18/25 G06N3/006 G06N3/045 G06N3/0442 G06N3/08 G06N7/08

代理机构：

淮安市科文知识产权事务所 32223

代理人：

朱介人

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省淮安市

引用

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共 50 条

[1]

基于双注意力多特征融合网络的剩余使用寿命预测方法 [P].

刘爱华 ;

王帆 ;

曲春洋 ;

连奕胜 ;

熊若兰 ;

陈璐 .

中国专利 :CN119885854A ,2025-04-25

[2]

基于双注意力多特征融合网络的剩余使用寿命预测方法 [P].

刘爱华 ;

王帆 ;

曲春洋 ;

连奕胜 ;

熊若兰 ;

陈璐 .

中国专利 :CN119885854B ,2025-10-28

[3]

基于多模态融合特征的剩余寿命预测方法、装置及设备 [P].

王军 ;

曹勇 ;

王会霞 ;

张亮 ;

付凯 ;

王帅 ;

张博 .

中国专利 :CN121051395A ,2025-12-02

[4]

一种基于多参数特征融合的大型设备剩余使用寿命预测方法 [P].

彭江超 ;

郝平 ;

范兴刚 .

中国专利 :CN111222290B ,2024-04-09

[5]

一种基于多参数特征融合的大型设备剩余使用寿命预测方法 [P].

彭江超 ;

郝平 ;

范兴刚 .

中国专利 :CN111222290A ,2020-06-02

[6]

一种基于特征融合的复杂设备剩余使用寿命预测方法 [P].

王功 ;

李永祥 ;

施建明 ;

王伟 ;

张梦颖 .

中国专利 :CN107908864A ,2018-04-13

[7]

基于时空特征融合的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法 [P].

彭成 ;

唐朝晖 ;

陈宇峰 ;

陈青 ;

袁鑫攀 ;

桂卫华 .

中国专利 :CN112580263B ,2021-03-30

[8]

一种基于Stacking融合的锂电池剩余使用寿命预测方法 [P].

何睿 ;

张楚 ;

张鑫玉 ;

张万锋 ;

陈亚娟 ;

姚君豪 ;

孙凯 ;

马常纹 .

中国专利 :CN119129404A ,2024-12-13

[9]

一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法 [P].

裘辿 ;

高涵 ;

刘振宇 ;

撒国栋 ;

谭建荣 .

中国专利 :CN118350284A ,2024-07-16

[10]

基于深度学习融合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 [P].

尉海军 ;

李想 ;

赵姝 .

中国专利 :CN120064993A ,2025-05-30

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G01R 31/367申请日:20250425
2025-08-01	公开	公开