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一种预测半导体器件寿命终点时NBTI动态涨落的方法，包括：通过对半导体器件进行测试，获取半导体器件在寿命终点时的失效几率；通过对多个半导体器件进行测试，获取某工作电压VG对应的特征失效几率；求出不同VG下在寿命终点时阈值电压的退化量ΔVth的均值在不同器件之间的方差，以及ΔVth的方差在不同器件之间的方差，以及不同VG对应的特征失效几率；对应大于等于0且小于1的特征失效几率的工作电压VG即满足半导体器件10年寿命的工作电压VDD；这样，在半导体器件寿命终点时的NBTI动态涨落就可以表征出来。本发明提供了纳米尺度半导体器件寿命终点时的NBTI动态涨落有效的预测方法。
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一种监测内燃发动机的空气入口中空气流动限制的方法包括监测多个歧管绝对压力(MAP)样品并且确定与每个所述MPA样品相对应的各自MAP阈值。将每个MAP样品与其各自MAP阈值比较。根据所述比较确定失效的MAP样品的百分比,并且根据失效MAP样品的百分比来有选择地指示过度限制空气吸入情况。
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本发明公开了一种测试对准使用芯片的制作方法，其特征在于，包括：步骤1、在工艺初期图形定义时，硅片内的所有区域都进行曝光；步骤2、当该硅片因为芯片尺寸过小时，需要进行对准芯片制作时，针对此类硅片，在硅片内部完整shot的位置上，选择一个小的区域M进行二次曝光，使区域M内的全部或部分芯片失效，形成一个失效的芯片阵列，作为测试对准使用；步骤3、根据区域M中的失效芯片周边芯片中是否含有有效芯片，来判定测试结果是否与硅片上实际芯片结果发生左、右、上、下的偏移。本发明的测试对准使用芯片的制作方法，相对于常规使用的不曝光方式制作失效芯片的方法影响面积少，判定准确率高，并且失效芯片数目变化灵活性高等优点。
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本发明提供了了一种滚珠丝杠寿命预测方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明通过采用多层卷积神经网络来对待测滚珠丝杠的振动信号进行特征提取，将提取到的运行特征作为长短时记忆神经网络的输入，利用长短时记忆神经网络对待测滚珠丝杠的当前时刻的运行误差进行预测，从而建立起振动信号与滚珠丝杠的运行误差之间的关系，再利用长短时记忆神经网络预测出待测滚珠丝杠的运行误差达到失效阈值的失效时刻，以该失效时刻与当前时刻的时间差计算得到待测滚珠丝杠的剩余寿命，提高了滚珠丝杠的剩余寿命预测的准确性。
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本发明公开了一种扬声器耐温极限的测试方法和系统，该方法包括：选取测试信号，并确定测试输出电压，使得扬声器达到额定振幅；根据扬声器的共振频率确定出增益提升频点；对扬声器进行多次测试，每次测试时控制测试信号在低于增益提升频点的频段内保持增益不变，在高于增益提升频点的频段内提升增益，测试并记录扬声器的温度直至扬声器失效，记录失效时的温度从而确定出扬声器失效前可承受的最高温度值。本发明通过提升高于增益提升频点频段的增益，让扬声器产生更多的热量；控制低于增益提升频点频段的增益不变，避免过大的振幅的影响；相对于依靠温箱进行升温的传统方法，本发明利用扬声器自身热量进行耐温测试，节约了测试成本。
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本实用公开了一种氧化铁皮附着力的测量装置，包含拉伸实验机，所述拉伸实验机包含上拉模和下拉模，还包含：与所述上拉模连接的上卡具；与所述下拉模连接的下卡具；所述上卡具或下卡具与待测试样二者的表面通过强力粘结剂连接，所述强力粘结剂的胶接失效形式为母材失效。本实用新型提供的氧化铁皮附着力的测量装置，将上卡具或下卡具与待测试样二者的表面通过强力粘结剂连接，并且在使用拉伸试验机的拉伸过程中，所述强力粘结剂的胶接失效形式为母材失效，从而使得到的氧化铁皮附着力的测量结果准确、直接。
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本发明公开一种纤维增强复合材料疲劳分层特性的概率预测方法及系统，涉及结构性能预测技术领域，包括构建损伤扩展路径；根据损伤扩展路径判断结构整体是否失效；若否，则继续构建损伤扩展路径；若是，则根据损伤扩展路径确定内聚力单元概率信息的传递路径；根据Paris均值和标准差确定内聚力单元的结构疲劳寿命分布矩阵；根据传递路径确定每一个内聚力单元的失效概率和失效周期数；根据失效概率和失效周期数得到特征矩阵；根据特征矩阵得到有效周期数概率矩阵；根据有效周期数概率矩阵和传递路径得到损伤扩展路径中所有内聚力单元的失效概率。本发明能够预测纤维增强复合材料疲劳分层特性的概率。
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本发明涉及传感器监测技术领域，具体是一种车辆传感器状态监测方法、装置及汽车，所述方法包括：实时监测对目标传感器的数据的接收情况；当对所述目标传感器的数据的接收发生异常时，启动第一计时器开始计时；当所述第一计时器的计时时间达到第一时间阈值时，判定所述目标传感器即将失效；控制车辆由标准驾驶模式切换为安全驾驶模式；当所述第一计时器的计时时间达到第二时间阈值时，判定所述目标传感器失效；控制所述车辆由安全驾驶模式切换为失效驾驶模式。本发明的车辆传感器状态监测方法能够在传感器失效时，更加及时地控制车辆行驶，有利于提高自动驾驶过程的安全性，并且提升驾驶体验。
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基于概率集成的锂离子电池剩余寿命间接预测方法，涉及锂离子电池剩余寿命预测技术领域。它为了解决在线工作条件下锂离子电池容量不可测量、以及传统MONESN方法的不稳定性的问题。本发明首先构建健康因子HI；根据HI构建HI相关性模型GLRM；利用GLRM估计HI失效阈值；利用失效阈值进行锂离子电池剩余寿命预测；对预测结果进行不确定性表达。本发明克服绝大部分锂离子电池剩余寿命预测依赖最大容量的限制，并解决了构建的HI的失效阈值作为寿命终止的判断条件难以确定的问题，有效克服传统MONESN方法的不稳定性的问题。同时，能够实现不确定性的表达和管理。本发明适用于容量不可测时锂离子电池剩余寿命的预测。
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本发明公开了一种基于威布尔分布的串联电池组剩余寿命预测方法，属于动力电池技术领域。本发明涉及的串联动力电池组剩余寿命预测方法包括以下步骤：1)通过串联电池组耐久性试验获取串联动力组失效数据；2)根据串联动力电池特点，串联电池模块失效数据符合威布尔分布；3)利用步骤1)获取的串联动力电池组失效数据估计威布尔模型参数；4)利用一定循环次数t和应力水平放电深度DOD下串联动力电池组剩余寿命分布函数预测串联动力电池组剩余寿命。与现有串联动力电池组寿命预测方法相比，本发明可避免传统寿命预测方法需考虑串联电池组中单体不一致对串联电池模块寿命的影响，显著提高串联动力电池组剩余寿命预测精度。
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本发明公开了一种火工品测量及短接保护电路，包括恒流源驱动电路、测量放大电路和火工品；恒流源驱动电路的正、负极与火工品之间均串联至少两个保护电阻且各保护电阻的阻值总和大于恒流源驱动电路的最大失效电压与安全电流预设值的比值；测量放大电路的正、负极与火工品之间均串联至少两个保护电阻且各保护电阻的阻值总和大于测量放大电路的最大失效电压与安全电流预设值的比值；恒流源驱动电路与火工品之间设置有双掷开关，测量状态时，双掷开关将火工品与恒流源驱动电路连通；非测量状态时，控制双掷开关使火工品回路短接；本发明能够将失效火工品测试电路的异常电流限制在安全范围内，提高火工品测试安全性。
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本发明提供了一种柔性复合管服役寿命试验预测方法，是一种通过在模拟管道输送介质中对柔性复合管进行高温加速试验数据预测柔性复合管预期寿命的方法。采用提高温度加速试验的方法，将试验温度(较高温度)、试验时间(较短时间)并在含有模拟管道输送介质中柔性复合管发生失效内压强度试验数据，基于时间‑温度转换原理，转换为管道设计温度(较低温度)、预期寿命(较长时间)和输送介质中柔性复合管发生失效的内压强度预测数据，通过数据拟合得到柔性复合管内压强度失效值与失效时间的拟合方程，设定不同管材失效强度阈值，计算得到管材预期寿命。
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本发明提供的一种垂直坠落式冲击测试系统，包括用于对被测试器件产生冲击的可调质量负载、用于控制可调质量负载坠落的高度的悬吊组件、用于对冲击过程进行监控的监控子系统、支撑架以及失效保护装置；所述可调质量负载设置于支撑架并可沿支撑架上下运动，所述被测试器件设置于可调质量负载的正下方，所述悬吊组件设置于支撑架并对可调质量负载进行坠落高度的进行调整，所述失效保护装置设置于支撑架并可沿支撑架上下运动，并且失效保护装置通过与支撑架锁止使可调质量负载停止下坠，所述监控子系统控制悬吊组件以及失效保护装置动作；本发明能够对冲击或者振动试验整个过程及试验参数进行完整的记录，测试结果准确，可靠性高。
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本申请涉及存储器的设计与制造领域，具体而言，涉及一种存储器测试方法、设备及系统。本申请实施例提供的存储器测试方法，包括：根据上位机发送的测试方式指示信息，生成目标存储区域中每个存储位对应的测试数据，目标存储区域位于被测存储器中；针对目标存储区域中的每个存储位，将存储位对应的测试数据写入存储位中；从目标存储区域中的每个存储位中读取实际数据；对目标存储区域中每个存储位对应的测试数据和实际数据进行对比，获得地址失效测试结果。本申请实施例提供的存储器测试方法能够实现被测存储器的地址失效测试，且能够保证被测存储器的地址失效测试效率。
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本申请涉及一种光电探测器寿命评估方法、装置。通过确定光电探测器的击穿电压以及位于光电探测器的工作电压与击穿电压之间的多个第一测试电压，在多个第一测试电压一一对应的多个光电探测器组中各光电探测器满足预设环境条件下，对各光电探测器施加对应的第一测试电压，按照预设的时间间隔，获取各光电探测器的暗信号值，进一步根据暗信号值以及预设失效暗信号值，确定各光电探测器的有效使用时长，从而根据有效使用时长以及多个第一测试电压，确定寿命评估模型，实现对待评估光电探测器的寿命评估。由于光电探测器在失效机理方面对电场更加敏感，可以加快光电探测器的失效退化，确定寿命评估模型，从而实现对光电探测器寿命的快速评估。
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本发明公开了一种电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，具体步骤为：(1)对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，获得不同应力等级下的性能退化数据；(2)使用(1)步中得到的性能退化数据，利用灰色理论中的GM(1，1)模型计算得到待预测应力T0下的性能退化数据；(3)利用(2)步中得到的应力T0下的性能退化数据训练分数阶神经网络；(4)利用(3)步中训练好的分数阶神经网络进行滚动多步预测；(5)将(4)步中的预测值与电子产品的失效阈值相比较，预测失效时间，从而确定电子产品寿命。本发明的电子产品寿命预测方法，适用于在不同应力下建立性能退化模型，无需考虑电子产品的失效机理，实现简单，预测精度高。
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本发明提出一种嵌入式软件可靠性测试缺陷注入与控制方法，在被测嵌入式软件所在的目标机中设置了缺陷管理模块和通信调度模块，研究人员通过测试平台对被测嵌入式软件进行缺陷注入和控制，缺陷跟踪控制与软件功能执行在同步的基础上并行进行，两者采用不同的通道，数据之间不发生冲突。本发明方法可以根据课题研究和测试的实际需要自定义软件缺陷，根据研究人员的需要对被测嵌入式软件进行软件缺陷的设置，在发生软件失效后，对导致失效的缺陷号进行报告，节约了查错排错所需要的大量时间，能提高软件失效课题研究的效率，提高了软件缺陷的可控性，实现了更有针对性的进行软件可靠性方面的研究。
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本实用新型提供一种可不间断供电的X射线探测器，包括：X射线传感器、采集驱动电路、主CPU控制处理单元、主电源单元、不间断供电单元，用于主电源单元失效或更换主电源单元时时为系统继续供电，主电源单元正常工作时蓄能、及电源管理单元，用于监测主电源单元和不间断供电单元状态，决定哪个单元为X射线探测器供电，管理X射线探测器上下电时序，动态控制X射线探测器功耗。本实用新型克服了现有X射线探测器主电源充电时间长，寿命短，总电量随充电次数增加显著降低，在主电源失效下供电中断等不足，能够快速充电，还能在主电源取出或失效时继续工作一段时间，实现不间断供电。本实用新型结构简单，在X射线探测器领域具有广泛的应用前景。
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本发明涉及一种螺纹类紧固件扭矩测试方法，其包括以下步骤：获取连接件信息和配合类型；确定测试样件数量并备货；确定工装和设备；设定工具最终扭矩、拧紧策略和转速；确定打紧端，按照设定程序拧紧螺纹件至连接失效；收集拧紧过程扭矩‑转角曲线；按照失效模式，获取扭矩值；对扭矩值进行数据处理，确定装配扭矩。本发明测试结果准确度高；实现了正向扭矩开发，针对特定的联接，通过测试得出最终失效扭矩，对数据进行科学处理得到合理的装配扭矩，同时测试过程可以实现完全模拟装配现场，工具、环境、工艺条件完全一致，排除干扰因素对测试结果带来的影响。
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本发明公开了一种基于状态监测和可靠性准则的变压器备用方法，主要包括以下步骤：1)获取变压器数据。2)计算变压器老化指数。3)计算规划时段t内退役备用的变压器数量和所有变压器的就位时间。4)计算1个周期内变压器的总失效率。5)计算1个周期内变压器处于第m种失效状态的概率。6)计算规划时段t内变压器启用第y种备用方案的可靠性水平。7)计算规划时段t内最优备用方案的就位时间和失效备用的变压器数量。8)计算最优备用方案所需贮备的变压器数量。本发明能够充分利用变压器状态监测量的实测数据，准确评估变压器的实际状态。本发明所建立的模型考虑了各台变压器的实际状态和失效率，能够准确评估变压器组的可靠性。
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本发明公开了一种复杂编织结构陶瓷基复合材料疲劳寿命预测方法，首先计算该循环数下疲劳性能，并计算该循环数下纤维失效百分数，然后确定纤维失效百分数与纤维失效临界值的关系，计算单胞尺度疲劳性能，得到该循环下的最大应变再确定与最大失效应变εmax的关系，最后得到材料的疲劳寿命曲线。本发明提出了考虑纤维/基体/孔隙的微观尺度模型和考虑经纱/纬纱/孔洞的单胞多尺度预测模型, 该模型克服了细观力学法难以直接应用于结构复杂的编织材料和宏观唯象法依赖大量试验且只能预测特定材料疲劳寿命的缺陷，将宏、细观相结合，给出了复杂编织结构的细观应力应变场，在精确地预测出该材料疲劳寿命曲线的同时扩展了材料的应用范围。
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本发明提供了一种高压输电耐张线夹剩余寿命预测方法，采取的步骤包括 : 获取耐张线夹实际运行环境参数；腐蚀速率实验，确定电阻增长率?腐蚀时间关系函数；温升试验测定散热系数；建立实验室耐张线夹腐蚀时间?温度模型；确定服役腐蚀时间与实验室腐蚀时间关系；计算环境修正系数A确定环境因子K；计算临界击穿温度；确定线夹剩余寿命。有益的技术效果：采用本方法，可解决老旧耐张线夹剩余寿命无法评估的问题。本发明是基于热击穿原理建立，量化了耐张线夹失效条件，使得耐张失效的判断更具有科学性。
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本发明公开了一种考虑锂电池退化特性的剩余寿命预测方法，包括以下步骤：步骤1、根据锂电池的历史退化失效数据或者锂电池的失效原理，建立状态空间模型；步骤2、确定该状态空间模型中的参数；步骤3、通过粒子滤波算法对参数进行求解，对锂电池退化过程中每个时间点的退化状态进行预测；步骤4、在预测过程中，若获得新的在线监测数据，则重复步骤3；若未获得新的监测数据，则进入步骤5；步骤5、将预测的锂电池的退化状态与锂电池的失效阈值进行对比，确定锂电池的剩余寿命。该方法在考虑了锂电池退化特征的同时又利用了历史退化数据，实现了物理驱动模型和数据驱动模型的结合，建立的状态空间模型更符合锂电池的退化规律。
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本公开提供了一种油液监测方法、装置和系统，涉及润滑油监测技术领域。该方法包括：根据监测到的油液数据，建立油液数据模型；利用油液数据模型，补全油液数据，得到全生命周期的油液数据；构建全生命周期的油液数据对应的概率密度函数；以及基于油液质量的可接受置信区间值，以及油液失效时的累计概率密度，得到油液失效时的质量阈值。通过建立全周期监测的数学模型，利用该数据模型能够在监测数据不全的情况下补全油液数据，提高了工程机械油液监测指标失效阈值制定的精准性。
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本发明公开了一种基于神经网络的芯片筛测方法，利用芯片的S参数测试数据，通过神经网络公式计算和S参数比较，拦截具有早期失效风险的异常芯片，避免其成为合格品，相较于现有人工筛选芯片的方法，主观性较小，可靠性高。本发明在芯片的量产测试阶段，在原有的测试平台上增加了芯片筛选测试程序，因不引入新的测试设备，其测试成本低，速度快，环境简单。本发明可以显著遏制芯片量产测试的正常波动对于量产测试的干扰作用，从S参数交流信号角度深度拦截了具有失效风险的芯片，从而降低了芯片的早期失效率。
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本发明公开了一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，包括以下步骤：将光伏阵列失效对应的性能退化率输入到预先构建的退化轨迹模型或者性能退化模型中进行计算，得到预测的光伏阵列失效时间；将光伏阵列失效时间减去光伏阵列当前运行时间，计算得出光伏阵列剩余使用寿命；预先构建退化轨迹模型或者性能退化模型包括：获取不同时刻光伏阵列实际运行的实测数据，对实测数据进行预处理，去除预处理后的功率数据中的随机信号，提取趋势项信号并计算不同时刻的标准性能比，并将标准性能比转换成性能退化指标，建立退化轨迹模型或者性能退化模型。本发明提供的一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，能够准确有效地对光伏阵列剩余寿命进行预测。
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本发明提供了一种芯片筛选测试的方法，包括：建立芯片测试的智能学习模型；将每个所述芯片的待测试参数进行分类，并将所述待测试参数按照分类号依次排列；按照排列好的顺序依次测试所述待测试参数，将测试结果使用智能学习模型进行处理，预测各个待测试参数失效的概率，将概率最大的待测试参数的分类号提到排列顺序的前列，以使得概率最大的待测试参数优先测试。本发明通过智能学习模型将目前已经测试的待测试参数的测试结果经过处理输出待测试参数的失效率，将失效率大的测试参数提到前列，在之后的测试过程中优先测试，可以减少芯片的测试时间，提高芯片的测试效率。
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本发明公开一种风电机组状态监测系统的自愈方法，在监测系统出现故障时，及时启用该自愈方法可恢复监测系统因无线传感器节点失效而出现的故障，其基本思想是：通过调整监控盲区中失效节点的邻居节点的感知半径大小，保证监控盲区得到重新覆盖。该方法不仅能够有效修复监测系统因节点失效故障而产生的监控盲区，恢复监测系统的性能，还能够减少监测系统中的冗余节点数，有效节约监测系统的总体能耗。
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惯性测量系统多传感器冗余方法，通过多传感器输出的多个测量值，计算惯性测量系统的输出结果以及输出结果在各个传感器上的投影值，根据各个传感器输出值计算其与投影值差的绝对值并排序，根据差的绝对值的最大值与预先设定精度偏差阈值进行迭代判断，直至判定出正确的失效传感器，惯性测量系统输出结果为剩余传感器的计算结果。相比奇偶向量算法实现的惯性测量系统多传感器冗余方法，本发明实现了多传感器冗余的惯性测量系统独立自主判定失效传感器问题，不依靠前序数据也不依靠后续数据，不仅能够准确判别出故障的传感器，而且能判别出偶尔失效或者输出精度要求不满足设计要求的传感器，增加了惯性测量系统的可靠性和输出精度。
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本发明涉及声子晶体领域，公开了一种声子晶体时变可靠性测试方法、计算设备及存储介质，并包括步骤：根据声子晶体的参数确定样本空间；根据样本空间和声子晶体的失效条件构建可靠性测试模型；根据可靠性测试模型构建神经网络模型；根据神经网络模型和样本空间预测声子晶体在服役时间内的失效率。本发明通过构建声子晶体的可靠性测试模型，在通过可靠性测试模型构建神经网络模型，能够预测声子晶体在服役时间内的失效率，避免了由于缺少声子晶体的参数，而无法判断声子晶体的性能，实现了对声子晶体在服役时间内性能表现的确定。
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