成电讲堂

11月8日，由人力资源部博士后和教师引进管理办公室主办、机械与电气工程学院承办的第89期博士后学术沙龙在清水河校区宾诺咖啡举行。机电学院邓忠伟、夏侯唐凡、Isyaku Muhammad三位博士后分别介绍了各自的研究进展和研究成果，并与参会师生进行了交流探讨。

邓忠伟作了题为“Prognostics of battery capacity for in-service vehicles”的报告。他提到，锂离子电池的大规模应用，迫切需要准确预测其容量衰减，以实现及时维护和二次利用。对于电动汽车来说，由于电池管理系统在测量和计算能力方面的限制，准确预测电池组的容量仍然是一个难题。为此，本报告提出了一种基于充电数据和数据驱动算法的电池容量预测方法，并且通过使用20辆电动汽车运行约29个月的数据来验证所提出的方法。结果表明，输入前3个月的数据可以准确预测电池未来容量衰减轨迹，误差低于1.6%。

夏侯唐凡作了题为“融合多源不精确信息的剩余寿命预测方法”的报告。他针对系统服役阶段多源信息带有不精确性这一特点，研究出了连续退化系统和离散多态退化系统的剩余寿命预测。该研究主要是基于连续退化系统运行阶段的不精确观测数据，提出区间粒子滤波算法融合不精确观测数据动态更新系统剩余寿命分布区间，构造区间收缩和区间核平滑算法，以突破区间运算扩张以及区间参数估计难题；同时，考虑离散多态退化系统服役过程中的多源不精确信息，采用混合高斯模型和轮廓函数，分别量化状态监测数据和专家信息的随机与认知不确定性，阐明系统剩余寿命的动态演变规律。

Isyaku Muhammad作了题为“A new class of Wiener process degradation model with ABC-Gibbs algorithm for reliability analysis”的报告。该报告旨在探索一种增强高质量产品可靠性评估的退化建模新方法。他通过引入一个时间变换的Wiener退化过程模型，结合正态分布，以表示单元间的变异性。同时，他还利用ABC-Gibbs算法进行参数估计，为分析退化数据提供了支撑框架。他指出，该模型在捕获单元间变异性中广泛的非正常、不对称行为方面表现出很好的性能，并且通过对发光二极管退化数据的实际应用和理论模型对比研究，有助于精确地进行可靠性分析。

博士后学术沙龙是学校人力资源部博士后和教师引进管理办公室与博士后联谊会定期组织的学术活动，旨在搭建我校博士后之间的学术交流平台，为在站博士后创造跨学科交流机会，开拓学术视野，提升学术水平。