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【2h】

Deep Spatiotemporal Convolutional-Neural-Network-Based Remaining Useful Life Estimation of Bearings

机译：深蓝色卷积 - 神经网络的余胎剩余使用寿命估算

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作者
Xu Wang; Tianyang Wang; Anbo Ming; Qinkai Han; Fulei Chu; Wei Zhang; Aihua Li;
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年度 2021
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1. 基于主成分分析和一维卷积神经网络的航空发动机剩余寿命预测 [J] . 吕德峰, 胡煜雯南京航空航天大学学报（英文版） . 2021,第005期
2. Spatiotemporal non-negative projected convolutional network with bidirectional NMF and 3DCNN for remaining useful life estimation of bearings [J] . Wang Xu, Wang Tianyang, Ming Anbo, Neurocomputing . 2021,第Auga25期

机译：具有双向NMF和3DCNN的时空非负投影卷积网络，用于剩余的轴承使用寿命估算
3. Deep learning-based remaining useful life estimation of bearings using multi-scale feature extraction [J] . Li Xiang, Zhang Wei, Ding Qian Reliability Engineering & System Safety . 2019,第FEBa期

机译：使用多尺度特征提取的基于深度学习的轴承剩余使用寿命估计
4. Predicting Remaining Useful Life of Rolling Bearings Based on Deep Feature Representation and Transfer Learning [J] . IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement . 2020,第4期

机译：基于深度特征表示和传递学习的滚动轴承剩余使用寿命预测
5. Estimation of Bearing Remaining Useful Life Based on Hybrid Deep Learning Framework [C] . Zhongmin Wang, Wudong Fan, Wudong Fan, International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering . 2019

机译：基于混合深度学习框架的轴承剩余使用寿命估计
6. Remaining Service Life Estimation and Probabilistic Analysis of Reinforced Concrete Sewer Pipeline Systems [D] . Moamaei, Pardis. 2019

机译：钢筋混凝土污水管道系统的剩余服务寿命估算与概率分析
7. Remaining Useful Life Estimation Using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Based on an Autoencoder Scheme [O] . Guisheng Hou, Shuo Xu, Nan Zhou, 2020

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8. A Deep Learning-Based Remaining Useful Life Prediction Approach for Bearings [O] . Cheng Cheng, Guijun Ma, Yong Zhang, 2020

机译：基于深度学习的轴承剩余的使用寿命预测方法

Deep Spatiotemporal Convolutional-Neural-Network-Based Remaining Useful Life Estimation of Bearings

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