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基于状态监测的设备寿命预测与预防维护规划研究.pdf,振动与冲击 SHOCK 第30卷第8期 JOURNALOF啪RAll0NAND 基于状态监测的设备寿命预测与预防维护规划研究进展 孟光，尤明懿 (上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，上海200240) 摘 ...
基于状态监测的设备寿命预测与预防维护规划研究进展[J]. , 2011, 30(8): 1-11. Guang Meng;Ming-Yi You. A Review on Condition-Based Equipment Residual Life Prediction and Preventive Maintenance Scheduling. , 2011, 30(8): 1-11.
预测机械剩余使用寿命的深度可分离卷积神经网络摘要深度学习因其强大的表示学习能力在数据驱动的器械设备剩余使用寿命（RUL）预测中越来越受到重视。借助深度学习技术，可以更充分地了解机器退化情况，近年来的研究取得了卓有成效的机械设备剩余使用寿命的预测结果。
基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述. 裴洪 胡昌华 司小胜 张建勋 庞哲楠 张鹏. 【摘要】： 随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。. 为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命 (Remaining useful life ...
机械工程学报 全部期刊. 作者登录. 专家登录. 编辑登录. 下载中心. 投稿指南. 主管单位： 中国科学技术协会. 主办单位： 中国机械工程学会. 地 址： 北京百万庄大街22号《机械工程学报》编辑 …
基于线性FBM过程的随机退化设备剩余寿命自适应预测 537 2020-12-03 ¥0.50 全文售价 ... 轨迹，鲜有考虑历史状态对未来退化轨迹的影响。鉴于此，为了反映退化轨迹的记忆效应对剩余寿命预测 ...
近日，重庆大学车辆动力系统团队胡晓松教授及合作者（加拿大安大略理工、美国马里兰大学），在能源领域国际顶级期刊，Cell子刊Joule上发表综述文章“Battery Lifetime Prognostics”，系统阐述了基于模型、基于数据驱动和基于融合算法三大类电 …
想要预测什么？该论文的作者专注于全新电池并预测其寿命。这是令人印象深刻的，但如果想诊断一个已经在使用的电池，那就不走运了。相反希望预测任何电池的使用寿命和新电池的剩余循环寿命。另一个警告是预测所需的数据量。
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基于状态监测的设备寿命预测与预防维护规划研究进展[J]. , 2011, 30(8): 1-11. Guang Meng;Ming-Yi You. A Review on Condition-Based Equipment Residual Life Prediction and Preventive Maintenance Scheduling. , 2011, 30(8): 1-11.
预测机械剩余使用寿命的深度可分离卷积神经网络摘要深度学习因其强大的表示学习能力在数据驱动的器械设备剩余使用寿命（RUL）预测中越来越受到重视。借助深度学习技术，可以更充分地了解机器退化情况，近年来的研究取得了卓有成效的机械设备剩余使用寿命的预测结果。
基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述. 裴洪 胡昌华 司小胜 张建勋 庞哲楠 张鹏. 【摘要】： 随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。. 为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命 (Remaining useful life ...
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基于线性FBM过程的随机退化设备剩余寿命自适应预测 537 2020-12-03 ¥0.50 全文售价 ... 轨迹，鲜有考虑历史状态对未来退化轨迹的影响。鉴于此，为了反映退化轨迹的记忆效应对剩余寿命预测 ...
近日，重庆大学车辆动力系统团队胡晓松教授及合作者（加拿大安大略理工、美国马里兰大学），在能源领域国际顶级期刊，Cell子刊Joule上发表综述文章“Battery Lifetime Prognostics”，系统阐述了基于模型、基于数据驱动和基于融合算法三大类电 …
想要预测什么？该论文的作者专注于全新电池并预测其寿命。这是令人印象深刻的，但如果想诊断一个已经在使用的电池，那就不走运了。相反希望预测任何电池的使用寿命和新电池的剩余循环寿命。另一个警告是预测所需的数据量。
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