Traditionellt, system prognostics och hälsa management (PHM) beror på tillräckliga förkunskaper om kritiska komponenter nedbrytningsprocessen för att förutsäga den återstående livslängden (RUL). De exakta fysiska eller expertmodellerna är dock inte tillgängliga i de flesta fall. I detta dokument föreslås en ny datadriven metod för prognostics med hjälp av djupa konvolution neurala nätverk (DCNN). Tidsfönstrets inflygning används för provberedning för bättre funktionsextraktion av DCNN. Råa insamlade data med normalisering används direkt som indata till det föreslagna nätverket, och ingen tidigare expertis om prognostik och signalbehandling krävs, som underlättar tillämpningen av den föreslagna metoden. För att visa hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är utförs experiment på den populära C-MAPSS-datauppsättningen för flygmotoriska enheters prognostiker. Hög prognostisk noggrannhet i RUL-uppskattningen uppnås. Den föreslagna metodens överlägsenhet påvisas genom jämförelser med andra populära metoder och resultat från hjärtats tillstånd på samma datauppsättning. Resultaten av denna studie tyder på att den föreslagna datadrivna prognostiska metoden erbjuder ett nytt och lovande tillvägagångssätt.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I Ref föreslogs en ny CNN-strategi för att tillhandahålla RUL-prognoser.
Remaining Useful Life Estimation in Prognostics Using Deep Convolution Neural Networks
{'venue': 'Reliab. Eng. Syst. Saf.', 'journal': 'Reliab. Eng. Syst. Saf.', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}