【摘 要】
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针对机器或设备的剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测精度低的问题,提出基于一维卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional lon
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71171130,61273035)
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针对机器或设备的剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测精度低的问题,提出基于一维卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional long short-term memory,BD-LSTM)的集成神经网络模型.为了更好地抽取时间序列上的特征,以及产生更多的训练样本,采用滑动窗口对数据进行处理,同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理,将数据标准化以及设置RUL标签.与人工提取特征不同,利用一维CNN对数据
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