Un método de predicción de RUL de equipos de muestra pequeña basado en DCNN-BiLSTM y adaptación de dominio
Autores: Chen, Wenbai; Chen, Weizhao; Liu, Huixiang; Wang, Yiqun; Bi, Chunli; Gu, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un método de predicción de RUL de equipos de muestra pequeña basado en DCNN-BiLSTM y adaptación de dominio
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Baja precisión
Predicción de la vida útil restante
Red neuronal convolucional profunda
Red neuronal de memoria a corto y largo plazo bidireccional
Adaptación de dominio
Conjunto de datos de simulación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Para resolver el problema de baja precisión en la predicción de la vida útil restante (RUL) causada por datos de muestra insuficientes de equipos en condiciones operativas complejas, se propone un método de predicción de RUL de equipos de muestra pequeña basado en una red neuronal convolucional profunda-red neuronal de memoria a corto y largo plazo bidireccional (DCNN-BiLSTM) y adaptación de dominio.
Descripción
Para resolver el problema de baja precisión en la predicción de la vida útil restante (RUL) causada por datos de muestra insuficientes de equipos en condiciones operativas complejas, se propone un método de predicción de RUL de equipos de muestra pequeña basado en una red neuronal convolucional profunda-red neuronal de memoria a corto y largo plazo bidireccional (DCNN-BiLSTM) y adaptación de dominio.