Research on Random Fatigue Load Model of Highway Bridge by Vehicle Traffic Based on GMM

Highway bridges have often suffered accidents due to fatigue damage. This paper studies the influence of vehicle operating state on the fatigue performance of bridges. Based on GMM method and K-S test in information statistics, this paper proposes an improved Gaussian hybrid modelling method, and studies the various parameters of vehicle operating state on beam bridge fatigue, such as the impact of the damage and its fatigue life assessment. On this basis, the fatigue cumulative damage formula of multi-vehicle upper bridge is proposed. The traffic load of Shandong JiNan-QingDao expressway has been GMMly analysed by GMM. The Gaussian mixture model is used to fit the vehicle load probability function by standard fatigue vehicle model. Based on the expressway, the vehicle fatigue has been established to facilitate the fatigue load and evaluate the fatigue life. Gradually this paper helps to improve the accuracy and convenience of the probability model, which is conducive to the establishment of a scientific and efficient load probability model for road vehicles

Gaussian process regression for forecasting battery state of health

Accurately predicting the future capacity and remaining useful life of batteries is necessary to ensure reliable system operation and to minimise maintenance costs. The complex nature of battery degradation has meant that mechanistic modelling of capacity fade has thus far remained intractable; however, with the advent of cloud-connected devices, data from cells in various applications is becoming increasingly available, and the feasibility of data-driven methods for battery prognostics is increasing. Here we propose Gaussian process (GP) regression for forecasting battery state of health, and highlight various advantages of GPs over other data-driven and mechanistic approaches. GPs are a type of Bayesian non-parametric method, and hence can model complex systems whilst handling uncertainty in a principled manner. Prior information can be exploited by GPs in a variety of ways: explicit mean functions can be used if the functional form of the underlying degradation model is available, and multiple-output GPs can effectively exploit correlations between data from different cells. We demonstrate the predictive capability of GPs for short-term and long-term (remaining useful life) forecasting on a selection of capacity vs. cycle datasets from lithium-ion cells.Comment: 13 pages, 7 figures, published in the Journal of Power Sources, 201

Procesos de regresión gaussiana: Estudio de métodos Sparse para la predicción de tensión futura en equipos de comunicaciones

Este Trabajo Fin de Grado forma parte de la línea Smart del proyecto de investigación "Battery life Extensor" (BATT-Ex), cuyos principales objetivos son proporcionar información relevante sobre la batería en sistemas de telecocomunicaciones y tomar decisiones inteligentes en base al conocimiento de su estado actual. En los últimos años las baterías han recibido mucha atención debido a las redes de comunicaciones y a la aparición de los Vehículos Híbridos (HEVs) y los Vehículos Eléctricos (EVs). Esto ha llevado a que centros de investigación como el Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL) en Boston o empresas como la Sociedad Ibérica de Construcciones Eléctricas (SICE) hayan querido profundizar en su investigación y colaborar en el siguiente trabajo de investigación.Con el presente trabajo se pretende mejorar las técnicas de estimación futura de tensión en baterías por procesado de la señal de tensión-corriente, en instalaciones aisladas de comunicaciones. Para ello se han utilizado técnicas de Inteligencia Artificial. En particular, se ha estudiado el uso de la regresión con procesos gaussianos (GPR) como herramienta de predicción y sus diferentes variantes Sparse para reducir la complejidad computacional del algoritmo.Para llevar a cabo la estimación se necesita información sobre las variables de interés. Para ello, se ha utilizado la base de datos de un sistema fotovoltaico de gran potencia ubicado en el monte del Monasterio de Sigena la cual contiene 10 años de datos recabados cada 15 minutos de parámetros como tensión, corriente o temperatura.De forma más concreta, se ha evaluado el GPR en su enunciado clásico, el método FITC Sparse y una variante con múltiples expertos GPR comparando los resultados de estimación de tensión aportando el perfil de corriente o temperatura futura.<br /

Estimación del tiempo de vida útil de las baterías de litio-ion, mediante la optimización de los híper-parámetros del Kernel en un proceso Gaussiano con un algoritmo genético de valor real

La estimación del tiempo de vida útil (RUL) debido a sus siglas en inglés "Remaining Useful Life", está definida como el espacio de tiempo en el cual un determinado elemento o componente seguirá cumpliendo de manera adecuada la labor para la cual fue diseñado, o contribuyendo de forma apropiada al sistema en el que se encuentra. Hoy en día, la estimación del RUL es una herramienta esencial en distintas áreas de la ciencia tanto teóricas como aplicadas, por ende ha incursionado en ramas como: bioestadística, econometría, mecánica, y en general, cualquier tarea en la que interviene la ingeniería. Esto último, se debe al hecho de que un adecuado cálculo el RUL permite tomar decisiones correctas en variables como confiabilidad, rendimiento y mantenimiento. En la literatura, se han realizado diferentes enfoques para estimar el RUL de un dispositivo especifico que se encuentra en estudio. Algunas de las metodologías que se han aplicado para resolver este tipo de problemas son: máquinas de soporte vectorial, modelos de riesgo, redes neuronales artificiales, y algunos otros modelos de tipo estocástico. Todos ellos como generalidad, usan metodologías basadas en gradiente para resolver el problema de estimación, lo cual implica que corren el riesgo de encontrar soluciones encontradas como mínimos locales en el espacio de soluciones, y no un mínimo global como sería lo esperado. En el presente proyecto, se estima el tiempo de vida útil restante de las baterías de Litio ion que se encuentran en el repositorio de base de datos de la NASA. Para cumplir tal fin, se tiene en cuenta un proceso Gaussiano como metodología de regresión. Para que esta técnica opere de una manera correcta, es necesario definir una función de distribución previa o prior que asigne un valor promedio y una función de covarianza a los datos de entrada. Esta función de covarianza o Kernel se recomienda sea asumida de acuerdo al comportamiento que se espera tengan los datos de entrada (datos periódicos, datos constantes, etc). En este documento, se selecciona una función exponencial cuadrática para definir el Kernel, la cual se caracteriza por ser una función suave, que no genera cambios tan drásticos entre los datos de entrada (dinámica esperada por las baterías), y que fundamentalmente posee tres hiperparámetros ( que deben ser optimizados para el excelente rendimiento de la función en la estimación. Se llaman hiperparámetros ya que son parámetros definidos para la función de distribución prior o previa

Estimación del tiempo de vida útil de las baterías de litio-ion, mediante la optimización de los híper-parámetros del Kernel en un proceso Gaussiano con un algoritmo genético de valor real

La estimación del tiempo de vida útil (RUL) debido a sus siglas en inglés "Remaining Useful Life", está definida como el espacio de tiempo en el cual un determinado elemento o componente seguirá cumpliendo de manera adecuada la labor para la cual fue diseñado, o contribuyendo de forma apropiada al sistema en el que se encuentra. Hoy en día, la estimación del RUL es una herramienta esencial en distintas áreas de la ciencia tanto teóricas como aplicadas, por ende ha incursionado en ramas como: bioestadística, econometría, mecánica, y en general, cualquier tarea en la que interviene la ingeniería. Esto último, se debe al hecho de que un adecuado cálculo el RUL permite tomar decisiones correctas en variables como confiabilidad, rendimiento y mantenimiento. En la literatura, se han realizado diferentes enfoques para estimar el RUL de un dispositivo especifico que se encuentra en estudio. Algunas de las metodologías que se han aplicado para resolver este tipo de problemas son: máquinas de soporte vectorial, modelos de riesgo, redes neuronales artificiales, y algunos otros modelos de tipo estocástico. Todos ellos como generalidad, usan metodologías basadas en gradiente para resolver el problema de estimación, lo cual implica que corren el riesgo de encontrar soluciones encontradas como mínimos locales en el espacio de soluciones, y no un mínimo global como sería lo esperado. En el presente proyecto, se estima el tiempo de vida útil restante de las baterías de Litio ion que se encuentran en el repositorio de base de datos de la NASA. Para cumplir tal fin, se tiene en cuenta un proceso Gaussiano como metodología de regresión. Para que esta técnica opere de una manera correcta, es necesario definir una función de distribución previa o prior que asigne un valor promedio y una función de covarianza a los datos de entrada. Esta función de covarianza o Kernel se recomienda sea asumida de acuerdo al comportamiento que se espera tengan los datos de entrada (datos periódicos, datos constantes, etc). En este documento, se selecciona una función exponencial cuadrática para definir el Kernel, la cual se caracteriza por ser una función suave, que no genera cambios tan drásticos entre los datos de entrada (dinámica esperada por las baterías), y que fundamentalmente posee tres hiperparámetros ( que deben ser optimizados para el excelente rendimiento de la función en la estimación. Se llaman hiperparámetros ya que son parámetros definidos para la función de distribución prior o previa