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Dongzhen Lyu, Bin Zhang, Enrico Zio and Tao Yang. The explainable uncertainty in degradation process: a discovery from non-accelerated batteries degradation experiment [C]. 48th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2022), Brussels, Belgium, 2022, pp. 1-6.（第1作者，国际会议，特邀宣讲）

为了便于读者了解更多寿命预测的技术细节，可以查阅下述文献：

D. Lyu, G. Niu, E. Liu, T. Yang, G. Chen and B. Zhang, "Uncertainty Management and Differential Model Decomposition for Fault Diagnosis and Prognosis," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 69, no. 5, pp. 5235-5246, May 2022, https://doi.org/10.1109/TIE.2021.3086706

D. Lyu, G. Niu, B. Zhang, G. Chen and T. Yang, "Lebesgue-Time–Space-Model-Based Diagnosis and Prognosis for Multiple Mode Systems," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 68, no. 2, pp. 1591-1603, Feb. 2021, https://doi.org/10.1109/TIE.2020.2970631

D. Lyu, G. Niu, E. Liu, B. Zhan, G. Che, T. Yang, E. Zio, Time space modelling for fault diagnosis and prognosis with uncertainty management: a general theoretical formulation, Reliability Engineering & System Safety, 2022, https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108686

E. Liu, X. Wang, G. Niu, D. Lyu, T. Yang and B. Zhang, "Lebesgue Sampling-Based Li-Ion Battery Simplified First Principle Model for SOC Estimation and RDT Prediction," in IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 69, no. 9, pp. 9524-9534, Sept. 2022, https://doi.org/10.1109/TIE.2021.3114699

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合作邀请

吕东祯博士在锂电池寿命预测领域深耕近十年，针对实车工况寿命预测中的技术瓶颈和应用难点进行了深入研究，开发了一系列工程方法，申请多项中国、国际、美国发明专利并授权。欢迎对该相关研究感兴趣的人士随时联系，共同开展学术研究或者产业化合作。

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如有任何疑问需要澄清，请联系吕东祯博士。

电子邮箱: lvdongzhen@hrbeu.edu.cn

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