国家材料腐蚀与防护科学数据中心
National Materials Corrosion and Protection Data Center
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名称 : 基于深度可分离卷积网络的机器剩余寿命预测
发表日期 : 2019-09-12
摘要 :

针对现有深度预测网络在处理高维监测数据时仍需手动构建装备退化指标的问题,建立了深度可分卷积网络及其剩余寿命预测方法。该方法以原始的监测数据作为预测网络输入,通过引入可分卷积并构建信息精炼单元,自动地获取了多层次的数据表征,建立了原始监测数据与机械装备剩余寿命之间的直接映射关系,减少了对人工经验与专家知识的依赖,提高了剩余寿命预测精度。

网址 : https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106330
领域 : 机器人技术
出版公司 : ELSEVIER
出版国家 : NL
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重点项目名称 : 工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
项目所属数据集 : 工业机器人关键部件与整机性能退化试验数据集

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