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中国科学院自动化研究所机构知识库
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学术期刊 [10]
作者
马亮 [2]
张伟 [1]
文献类型
期刊论文 [10]
发表日期
2022 [10]
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出处
自动化学报 [7]
IEEE/CAA J... [3]
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发表日期:2022
专题:学术期刊
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80
85
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95
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基于最后逃逸时间的随机退化设备寿命预测方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 1, 页码: 249-260
作者:
张建勋
;
杜党波
;
司小胜
;
胡昌华
;
郑建飞
Adobe PDF(6780Kb)
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浏览/下载:56/20
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提交时间:2024/05/20
最后逃逸时间
可靠性
寿命预测
Wiener退化过程模型
基于两阶段自适应Wiener过程的剩余寿命预测方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 2, 页码: 539-553
作者:
董青
;
郑建飞
;
胡昌华
;
李冰
;
牟含笑
Adobe PDF(4257Kb)
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浏览/下载:54/20
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提交时间:2024/05/20
剩余寿命
两阶段自适应Wiener过程
期望最大化算法
赤池信息准则
多模态动态核主成分分析的气液两相流状态监测
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 762-773
作者:
董峰
;
李昭
;
李凌涵
;
张淑美
Adobe PDF(6475Kb)
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浏览/下载:42/13
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提交时间:2024/05/20
气液两相流
状态监测
多模态
多传感器
动态核主成分分析
工业过程故障根源诊断与传播路径识别技术综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 7, 页码: 1650-1663
作者:
马亮
;
彭开香
;
董洁
Adobe PDF(2320Kb)
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浏览/下载:70/38
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提交时间:2024/05/20
根源诊断
传播路径识别
因果关系分析
故障诊断
工业过程
大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2119-2141
作者:
李天梅
;
司小胜
;
刘翔
;
裴洪
Adobe PDF(2114Kb)
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浏览/下载:21/11
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提交时间:2024/05/20
大数据
剩余寿命预测
数模联动
深度学习
随机退化建模
一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2406-2415
作者:
董洁
;
张伟
;
彭开香
;
马亮
Adobe PDF(2041Kb)
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浏览/下载:54/27
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提交时间:2024/05/20
质量异常检测
支持向量数据描述
故障量化评估
局部线性嵌入
工业过程
数据驱动的燃煤发电装备运行工况监控——现状与展望
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 11, 页码: 2611-2633
作者:
赵春晖
;
胡赟昀
;
郑嘉乐
;
陈军豪
Adobe PDF(5912Kb)
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浏览/下载:27/13
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提交时间:2024/05/20
燃煤发电装备
变负荷
非平稳
工况监控
机器学习
Position Encoding Based Convolutional Neural Networks for Machine Remaining Useful Life Prediction
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 8, 页码: 1427-1439
作者:
Ruibing Jin
;
Min Wu
;
Keyu Wu
;
Kaizhou Gao
;
Zhenghua Chen
;
Xiaoli Li
Adobe PDF(4588Kb)
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浏览/下载:216/46
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提交时间:2022/08/01
Convolutional neural network (CNN)
deep learning
position encoding
remaining useful life prediction
An Age-Dependent and State-Dependent Adaptive Prognostic Approach for Hidden Nonlinear Degrading System
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 5, 页码: 907-921
作者:
Zhenan Pang
;
Xiaosheng Si
;
Changhua Hu
;
Zhengxin Zhang
Adobe PDF(2264Kb)
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浏览/下载:228/72
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提交时间:2022/04/24
Expectation-maximization (EM)
hidden degradation state
Kalman filter (KF)
remaining useful life (RUL)
unit-to-unit variability
A Feature Weighted Mixed Naive Bayes Model for Monitoring Anomalies in the Fan System of a Thermal Power Plant
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 4, 页码: 719-727
作者:
Min Wang, Li Sheng, Donghua Zhou, Maoyin Chen
Adobe PDF(1201Kb)
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浏览/下载:338/63
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提交时间:2022/03/09
Abnormality monitoring,continuous variables,feature weighted mixed naive Bayes model (FWMNBM),two-valued variables,thermal power plant