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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
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浏览/下载:298/0
  |  
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)
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浏览/下载:192/67
  |  
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)
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浏览/下载:168/48
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提交时间:2023/01/03
Adversarial training
data fusion
deep learning
remaining useful life (RUL) prediction
sensor malfunction
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:178/55
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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 Novel Product Remaining Useful Life Prediction Approach Considering Fault Effects
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 11, 页码: 1762-1773
作者:
Jingdong Lin
;
Zheng Lin
;
Guobo Liao
;
Hongpeng Yin
Adobe PDF(1378Kb)
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浏览/下载:134/43
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提交时间:2021/09/03
Degradation process
fault effects
fault occurrence moment (FOM)
performance characteristic (PC)
remaining useful life (RUL)
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)
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浏览/下载:119/50
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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)
Remaining Useful Life Prediction for a Roller in a Hot Strip Mill Based on Deep Recurrent Neural Networks
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 7, 页码: 1345-1354
作者:
Ruihua Jiao
;
Kaixiang Peng
;
Jie Dong
Adobe PDF(1807Kb)
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浏览/下载:126/47
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提交时间:2021/06/11
Hot strip mill
prognostics and health management (PHM)
recurrent neural network (RNN)
remaining useful life (RUL)
roller management
A Risk-Averse Remaining Useful Life Estimation for Predictive Maintenance
期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 卷号: 8, 期号: 2, 页码: 412-422
作者:
Chuang Chen
;
Ningyun Lu
;
Bin Jiang
;
Cunsong Wang
Adobe PDF(1855Kb)
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浏览/下载:153/54
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提交时间:2021/04/09
Long short-term memory (LSTM) network
predictive maintenance
remaining useful life (RUL) estimation
risk-averse adaptation
support vector regression (SVR)