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退化趋势平滑约束下基于BLSTM-VAE的剩余寿命预测方法
海军工程大学;
中国船舶重工集团公司第七一三研究所
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王旋
石章松
佘博
孙世岩
秦奋起
开通知网号
剩余寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测对于维护工业设备的可靠性和安全性至关重要,但现有的RUL预测方法在处理高维传感器数据以及捕捉时间退化模式方面仍然面临诸多挑战。为了解决上述问题,提出一种退化趋势平滑约束下基于双向长短...
机 构:
海军工程大学;
中国船舶重工集团公司第七一三研究所;
领 域:
机械工业;
自动化技术;
关键词:
剩余寿命预测;
双向长短时记忆网络;
变分自编码器;
平滑性约束;
流形学习;
格 式:
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兵工学报
2025年05期
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