机译:基于LSTM在变量工作条件下的工具剩余使用的生命预测方法
Northwestern Polytech Univ Key Lab Contemporary Design &
Integrated Mfg Tech Minist Educ Xian Shaanxi Peoples R China;
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Northwestern Polytech Univ Key Lab Contemporary Design &
Integrated Mfg Tech Minist Educ Xian Shaanxi Peoples R China;
Variable working conditions; Tool remaining useful life prediction; Long short-term memory; Hilbert-Huang Transform;
机译:基于LSTM在变量工作条件下的工具剩余使用的生命预测方法
机译:在多个工作条件之间转移:一种新的基于TCCHC的指数半确定性扩展卡尔曼滤波器,用于轴承剩余的使用寿命预测
机译:基于深度卷积的LSTM网络,用于剩下有用的生命预测
机译:基于边缘数据处理和LSTM递归神经网络的工具剩余使用寿命预测
机译:基于轨迹相似性的剩余使用寿命估算。
机译:基于CNN和Bilstm的双通道混合深神经网络剩余使用寿命预测
机译:基于关注的LSTM网络,用于旋转机器剩余使用寿命预测
机译:开发一种全面,合理的方法确定现有路面剩余寿命的人工神经网络方法学理论评估211。