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龙图腾网恭喜北京中科天航云链技术有限公司申请的专利一种基于大数据分析的元器件可靠性评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119271968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411423524.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于大数据分析的元器件可靠性评估方法及系统是由乔磊;陈姗姗;于海瑞;李冬菊;曹丕设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的元器件可靠性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的元器件可靠性评估方法及系统，涉及元器件可靠性评估技术领域，包括，通过安装多个传感器采集多源数据，并对所述多源数据进行预处理；对预处理后的多源数据进行特征提取和降维处理，构建LSTM模型对特征数据进行训练；将实时采集的多源数据输入到经过训练的LSTM模型中，动态评估元器件的可靠性；引入预警机制，根据元器件的可靠性结果进行异常检测与预警，并发出预警信号；根据实时数据和预警信号，制定优化策略，并执行优化调整。本发明通过模型训练与实时评估和预警机制与动态优化等手段，显著提升元器件可靠性评估的准确性和实时性，实现系统性能的持续优化。

本发明授权一种基于大数据分析的元器件可靠性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的元器件可靠性评估方法，其特征在于：包括，通过安装多个传感器采集多源数据，并对所述多源数据进行预处理；所述多源数据包括环境数据、电气参数、机械应力数据和操作数据；对预处理后的多源数据进行特征提取和降维处理，构建LSTM模型对特征数据进行训练；将实时采集的多源数据输入到经过训练的LSTM模型中，动态评估元器件的可靠性；引入预警机制，根据元器件的可靠性结果进行异常检测与预警，并发出预警信号；根据实时数据和预警信号，制定优化策略，并执行优化调整；所述将实时采集的多源数据输入到经过训练的LSTM模型中，动态评估元器件的可靠性，包括如下步骤，将实时采集的多源数据输入到经过训练的LSTM模型中，LSTM模型根据实时输入的多源数据，预测元器件在下一时间步的失效概率；基于LSTM模型的输出，实时评估元器件的健康状态，并定期输出可靠性报告；通过分析可靠性指标随时间的变化趋势，识别元器件的潜在失效风险；所述引入预警机制，根据元器件的可靠性结果进行异常检测与预警，并发出预警信号，包括如下步骤，设定失效概率阈值Pwarn和失效率预警阈值λwarn，当监测到实时失效概率Pfailt和失效率λt超过设定的阈值时，自动生成预警信号；预警信号通过多种途径传递给操作人员，在收到预警信号后，操作人员在第一时间确认预警的有效性，并根据预警信息采取相应的响应措施；根据元器件的重要性和失效风险，设定响应时间窗口；当预警信号触发后，操作人员在规定的时间内采取相应的响应措施，超出时间窗口未响应则再次触发预警，并自动启动紧急措施；LSTM模型输出的结果可以直接给出Pfailt，Pfailt＝1-Rt 其中，Pfailt表示元器件在时间t时刻的失效概率，Rt表示元器件在时间t时刻的可靠度，τ为积分变量，d为微分符号，λt表示元器件在时间t时刻的失效率，ft表示元器件在时间t时刻的失效概率密度，MTTF为元器件在正常工作条件下的预期寿命；基于模型的预测结果，根据当前失效概率、剩余寿命预测以及失效率来实时评估元器件的健康状态。

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