近日，电子电气工程学院宋万清教授在国际知名期刊《Applied Mathematical Modelling》（系中科院SCI分区2020年12月最新基础版数学类一区Top期刊，IF=5.129）以第一作者和通讯作者发表论文“Long-range dependence and heavy tail characteristics for remaining useful life prediction in rolling bearing degradation”；指导研究生在工程领域国际知名期刊《ISA Transactions》（系中科院SCI分区2020年12月最新基础版工程技术大类二区Top期刊，IF=4.305）发表论文“Fractional Lévy stable motion with LRD for RUL and reliability analysis of li-ion battery”。
Fig1. The prediction of the two models are compared
论文Long-range dependence and heavy tail characteristics for remaining useful life prediction in rolling bearing degradation提出了一种新的重尾退化模型:Levy稳定运动（fLsm）作为典型的重尾模型的扩散项，建立了功率漂移形式的退化模型。采用变分模态分解（VMD）方法解决滚动轴承退化不明显的问题，采用fLsm退化模型的差分迭代形式预测剩余使用寿命（RUL），如图1所示。
Fig2.The RUL prediction of lithium battery
论文“Fractional Lévy stable motion with LRD for RUL and reliability analysis of li-ion battery”提出了一种基于分数阶Lévy稳定运动（fLsm）的含LRD的锂电池有序度退化模型，利用随机微分方程建立fLsm退化模型。蒙特卡罗模拟法和fLsm退化模型对锂电池容量进行了建模。用精度评分（SOA）、健康度（HD）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）对预测结果进行分析，见图2所示。
此外，2021年宋万清教授团队还取得了其他高水平科研成果：指导研究生发表的“A Generalized Cauchy Method for Remaining Useful Life Prediction of Wind Turbine Gearboxes”“Remaining Useful Life Prediction for Lithium-ion Batteries Using Fractional Brownian Motion and Fruit-fly Optimization Algorithm”“Fractional Lévy stable motion: Finite difference iterative forecasting model”3篇论文在本年度入选高被引；授权发明专利2项：一种无量纲参数滚动轴承长相关故障趋势预测方法（专利号ZL201811074454.8，授权时间：2021.9.10）和基于FBM的长相关模型的轴承内圈故障剩余寿命预测方法（专利号ZL201910683262.5，授权时间：2021.5.11）。