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A 2-D Long Short-Term Memory Fusion Networks for Bearing Remaining Useful Life Prediction 期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, 2022, 卷号: 22, 期号: 22, 页码: 21806-21815
作者:  Li, Yuan;  Wang, Huanjie;  Li, Jingwei;  Tan, Jie
收藏  |  浏览/下载：497/0  |  提交时间：2023/03/20
Hidden Markov models  Feature extraction  Predictive models  Sensors  Mathematical models  Data models  Adaptation models  2-D long short-term memory (2D-LSTM)  fault occurrence time (FOT) detection  information fusion unit (IFU)  remaining useful life (RUL) prediction  
A Hybrid Ensemble Deep Learning Approach for Early Prediction of Battery Remaining Useful Life 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 1, 页码: 177-187
作者:  Qing Xu;  Min Wu;  Edwin Khoo;  Zhenghua Chen;  Xiaoli Li
Adobe PDF(6437Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：245/78  |  提交时间：2023/01/03
Deep learning  early prediction  lithium-ion battery  remaining useful life (RUL)  
Remaining Useful Life Prediction With Partial Sensor Malfunctions Using Deep Adversarial Networks 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2023, 卷号: 10, 期号: 1, 页码: 121-134
作者:  Xiang Li;  Yixiao Xu;  Naipeng Li;  Bin Yang;  Yaguo Lei
Adobe PDF(2608Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：219/65  |  提交时间：2023/01/03
Adversarial training  data fusion  deep learning  remaining useful life (RUL) prediction  sensor malfunction  
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)  |  收藏  |  浏览/下载：217/46  |  提交时间：2022/08/01
Convolutional neural network (CNN)  deep learning  position encoding  remaining useful life prediction  
A Regularized LSTM Method for Predicting Remaining Useful Life of Rolling Bearings 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2021, 卷号: 18, 期号: 4, 页码: 581-593
作者:  Zhao-Hua Liu;  Xu-Dong Meng;  Hua-Liang Wei;  Liang Chen;  Bi-Liang Lu;  Zhen-Heng Wang;  Lei Chen
Adobe PDF(4710Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：164/62  |  提交时间：2021/07/20
Deep learning  fault diagnosis  fault prognosis  long and short time memory network (LSTM)  rolling bearing  rotating machinery  regularization  remaining useful life prediction (RUL)  recurrent neural network (RNN)