Under de senaste åren, forskning har föreslagit flera djupt lärande (DL) metoder för att ge tillförlitlig återstående livslängd (RUL) förutsägelser i prognostics och Health Management (PHM) applikationer. Även övervakade DL-tekniker, såsom Convolutional Neural Network och Long-Short Term Memory, har överträffat traditionella prognosalgoritmer, är de fortfarande beroende av stora märkta träningsdataset. När det gäller PHM-tillämpningar i verkligheten kan kvalitetsmärkta träningsdata vara både utmanande och tidskrävande att förvärva. Alternativt, oövervakade DL-tekniker införa en inledande förutbildning skede för att extrahera nedbrytning relaterade funktioner från rå omärkt utbildning data automatiskt. Kombinationen av oövervakat och övervakat (semiövervakat) lärande har därför potential att ge hög RUL-prediktionsnoggrannhet även med minskade mängder märkta träningsdata. Detta papper undersöker effekten av oövervakad förutbildning i RUL förutsägelser med hjälp av en semi-övervakad setup. Dessutom tillämpas en Genetisk Algoritm (GA) metod för att justera den olika mängden hyper-parametrar i utbildningsförfarandet. Fördelarna med den föreslagna semiövervakade installationen har verifierats på den populära C-MAPSS-datauppsättningen. Den experimentella studien jämför detta tillvägagångssätt med rent övervakad utbildning, både när träningsdata är fullständigt märkta och när de märkta träningsdata minskas, och med de mest robusta resultaten i litteraturen. Resultaten tyder på att oövervakad förutbildning är en lovande egenskap i RUL förutsägelser som utsätts för flera driftsförhållanden och fellägen.
Ellefsen m.fl. REF använde också en halvövervakad inlärningsmetod för att förutsäga RUL.
Remaining useful life predictions for turbofan engine degradation using semi-supervised deep architecture
{'venue': 'Reliab. Eng. Syst. Saf.', 'journal': 'Reliab. Eng. Syst. Saf.', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}