【摘 要】
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随着科学技术的发展,分析机械设备产生的海量数据进而为设备的自主健康管理、自主保障等提供有益的决策信息成为工业界的重要任务之一,其中对机械设备进行退化状态建模及剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测是核心内容。传统方法因过度依赖信号处理技术及专家经验,处理复杂时间序列预测精度待提高等问题,逐渐无法满足准确、高效的设备健康管理要求,因此寻找更优的机械设备退化状态建模及剩余寿
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随着科学技术的发展,分析机械设备产生的海量数据进而为设备的自主健康管理、自主保障等提供有益的决策信息成为工业界的重要任务之一,其中对机械设备进行退化状态建模及剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测是核心内容。传统方法因过度依赖信号处理技术及专家经验,处理复杂时间序列预测精度待提高等问题,逐渐无法满足准确、高效的设备健康管理要求,因此寻找更优的机械设备退化状态建模及剩余寿命预测方法成为愈加重要的研究课题。深度学习作为近年来的新兴算法,以强大的高层特征提取能力及非线性函数映射
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