题目：基于数据驱动的电子产品故障预测方法及案例研究

    目前，故障预测已逐渐成为提高产品可靠性和安全性的关键手段之一。且在传感器、计算机、人工智能等技术的快速发展背景下，基于数据驱动的故障预测已成为了一类较为直接、实用的方法。针对退化故障电子产品建立准确的非线性预测模型是故障预测领域的研究热点。国外在基于数据驱动的故障预测领域已获得一定的研究成果，而国内在此领域的研究内容及深度还很有限。

    在上述背景下，本论文着重研究了基于数据驱动的支持向量机和相关向量机两种故障预测算法并提出了相应的改进方案，以典型退化故障电子产品为案例验证了改进算法的有效性。在计算机的支持下为研究人员提供了智能化的非线性建模预测方法。

    本论文首先在对国内外故障预测技术现有研究成果总结的基础上，梳理研究了基于数据驱动的故障预测算法，并对各典型算法的优缺点及适用情况进行了对比分析。其次，提出了一种改进的粒子群优化支持向量机回归（PSO-SVR）算法，提高了算法的推广性能和预测精度，并通过案例对改进算法进行了有效性验证及适用性分析。再次，以不同工况下锂离子电池为研究对象，提取了放电阶段合理的特征参数，并利用相关向量机算法进行了外推回归，实现了多种工况下锂电池容量的精确评估，并获得了置信区间。最后，提出了一种相关向量机算法和趋势估计算法的融合改进，克服了单一预测算法的不足，并利用Calce中心多组锂电池容量退化数据评价了该融合算法的优势。