關於 rul預測 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. 5分钟完成硬件剩余寿命智能预测 - 知乎专栏

基于机器学习数据库飞速上线AI应用—智能实时预测Turbofan剩余寿命应用开发剩余使用寿命（remaining useful life，RUL），指一个系统正常工作一段时间 ...

#12. 剩余寿命预测的混合预测深度学习模型,Electronics - X-MOL

剩余使用寿命（RUL）预测对于指示复杂设备的健康状况非常重要，并且由于其复杂性，因此需要历史数据。诸如振动和温度之类的环境参数的数量和复杂性会 ...

#13. 基于神经网络的锂离子电池RUL预测方法研究-手机知网

基于神经网络的锂离子电池RUL预测方法研究,锂离子电池;;剩余使用寿命;;健康因子;;NARX神经网络;;长短时记忆神经网络;;自适应滑动窗口,传统能源枯竭和环境污染问题引发 ...

#14. 基于集成神经网络的剩余寿命预测 - 工程科学学报

Wu等提出了一种ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average model）模型预测未来的机器状态，从而实现故障诊断和RUL预测，并且通过改进的预测策略和自动预测算法提高 ...

#15. 锂离子电池RUL预测方法综述 - 计算机工程

Review of RUL Prediction Method for Lithium-ion Batteries ... 的充放电管理，满足实际应用中的高可靠性要求，对使用过程中的RUL预测进行研究，介绍对锂电池RUL预测 ...

#16. 基于LSTM 的设备健康评估与剩余寿面预测的研究

研究背景. PHM 核心在于基于状态监测数据，用智能算法来实时评估健康状况以及预测设备剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL ...

#17. 預測診斷壽命預估 - 双程科技股份有限公司

Ridgetop公司提供的剩餘壽命估計器(ARULE)是一個強有力的推理工具，用於預測複雜系統設備的剩餘使用壽命(RUL)、健康狀態(SoH)和預測範圍(PH)。

#18. Introduction to Bearing Rul (軸承規則) | 學術寫作例句辭典

然後將該指標用作編碼器-解碼器LSTM 神經網絡的輸入，該神經網絡具有註意力機制來預測滾動軸承RUL。 Bearing Remaining Useful Life Prediction Based on a Scaled ...

#19. 一种基于MSDCNN⁃LSTM的设备RUL预测方法

最后，在LSTM 模型后添加一个神经元，代表RUL. 的输出值。 3 基于MSDCNN⁃LSTM的剩余寿命. 预测方法. 3．1 数据处理. 多个传感器 ...

#20. 使用韋伯可靠性函數建立軸承剩餘壽命預測模型

若是能準確的預測RUL便可提供合適的時機,並為操作人員保持安全的環境. 在本研究中,數據來源來自IEEE在2012的挑戰.有一些論文使用數據驅動模型(data-based model), ...

#21. Remaining Useful Life Estimation of Mechanical Systems ...

RUL 预测 研究仅仅利用历史状态监测数据信息而. 忽略了系统寿命信息，造成信息利用率不高。 为此，基于数据驱动和贝叶斯理论，一种更为. 一般性的复杂机械系统剩余寿命 ...

#22. RUL论文复现:深度卷积神经网络在预测剩余寿命估计中的应用

Remaining useful life estimation in prognostics using deep convolution neural networks RUL预测文献文献中的DCNN模型代码供参考的模型代码训练 ...

#23. 渥達科技

資訊數位化+智能平台有效率的故障預測及設備健康管理. View More. Previous Next ... 開發半導體真空幫浦剩餘使用壽命預測系統及RUL 預測運算器。

#24. 基于退化曲线相似性的剩余使用寿命估计方法

RUL 估计方法可以分为基于模型、数据驱动方法2类。基于模型方法通过建立物理模型精确描述设备退化过程完成预测，由于需要掌握设备退化机理并对零部件精确建模，大 ...

#25. 基于退化模型匹配的涡轮发动机剩余寿命的预测方法

现有的大部分RUL预测算法都是通过训练历史数据得到一个通用预测模型，这些模型对于仅包含简单系统和独立组件的应用来说可能较为有效，因为系统的退化行为可通过简单假设或 ...

#26. 锂离子电池寿命预测综述*

RUL 用来描述当循环使用的锂离子电池可放电. 容量达到一定值时还能够继续的循环周期数。准. 确地对SOH 及RUL 做好评估和预测才能保证电. 池长期、可靠地工作，防止事故 ...

#27. 基于充电过程的锂电池SOH估计和RUL预测 - 储能科学与技术

通过NASA锂离子电池数据集验证了模型的有效性：测试电池SOH估计的最大均方根误差(root mean square error，RMSE)为0.0148，SOH预测的最大RMSE为0.0169，RUL预测的最大 ...

#28. 維護度及維修後勤支援專題技術研究平台預後與健康管理(PHM ...

... 預測(prediction)→算命，關心評估何時物品會壞(壽命)，目前調整到預後(prognostics)→算病，評估剩餘有用壽命(remaining useful life, RUL)，並 ...

#29. RUL——剩餘使用壽命 - 中文百科全書

RUL （Remaining Useful Life，剩餘使用壽命），主要指系統運行一段時間後，剩餘的使用壽命，準確地預測系統的剩餘使用壽命，可以大大地減少因系統當機引起的損失，提高 ...

#30. 基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述

为保障设备安全性与可靠性，剩余寿命（Remaining useful life，RUL）预测技术受到了普遍关注，同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方法受模型的选择影响明显，而 ...

#31. 基于性能退化的高铁牵引系统的剩余寿命预测

We propose a health-based strategy that assesses the system failure condition by assessing the health of the system to predict RUL without a failure ...

#32. 面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术 - 学术期刊

Citation: GE Cheng-long, ZHU Yuan-chang, DI Yan-qiang, MENG Xian-guo. RUL Prediction Oriented Parallel Simulation Technology for Hybrid Degradation ...

#33. 基于残差自注意力机制的航空发动机RUL预测 - 中国光学期刊网

基于残差自注意力机制的航空发动机RUL预测. RUL prediction of aero-engine based on residual self-attention mechanism. 叶瑞达 1,2 王卫杰 1,* 何亮 2 陈晓岑 1 薛 ...

#34. 数据驱动的卫星关键部件剩余寿命预测模型 - 航天器环境工程

最后，以某型号卫星的天线转发器这一关键部件作为研究对象，通过模型预测结果的评价对比，验证CNN-GRU预测模型的RUL预测精度相比GRU模型的有明显提升。

#35. 基于数据融合驱动和DLSTM网络的轴承RUL预测

实验结果表明该方法具有更高的预测准确性和稳定性. 关键词：, 滚动轴承 深度学习 长短期记忆网络 寿命预测. BEARING RUL PREDICTION BASED ON DATA FUSION DRIVE AND ...

#36. RUL寿命预测讲座

打开App，流畅又高清. 打开App，流畅又高清. RUL寿命预测讲座. 13784561. 相关推荐. 查看更多. 动力学、监测与诊断国际研讨会-欧阳华江.

#37. 基于数据驱动的多尺度锂离子电池SOH和RUL预测方法研究

同时,为了进一步降低优化预测模型预测精度,利用期望最大化(EM)算法用于优化该预测框架的输出结构.区别于传统RUL预测方法以长期SOH预测值作为RUL预测结果的思路,本文提出以 ...

#38. 基于残差自注意力机制的航空发动机RUL预测 - 期刊界

针对传统神经网络在多维数据高分辨率特征识别和高精度信号提取方面的缺陷,开展基于残差自注意力机制的剩余使用寿命(RUL)预测算法研究。比较分析卷积神经网络(CNN)和长短期 ...

#39. 智慧型預測保養系統 - 政府研究資訊系統GRB

關鍵字：智慧型預測保養系統(IPM)；進階基底預測保養(ABPM)；灰色理論；預測保養信心指標(RIP)；時間序列 ... 用之情境出現，因此，必須研發精度更高的RUL預測機制。

#40. 基于数据预处理和长短期记忆神经网络的锂离子电池寿命预测

实验结果表明，ABMS- CEEMDAN-LSTM可有效应用于电池RUL预测。 1 CEEMDAN和LSTM理论基础. 1.1 CEEMDAN. CEEMDAN是基于EEMD和EMD的改进算法，具有模谱分离效果好、 ...

#41. 基于实车数据的电动汽车电池剩余使用寿命预测

Abstract: Predicting the battery remaining useful life (RUL) of electric vehicle (EV) is a hot topic in the field of battery research.

#42. 基于机器学习的剩余使用寿命预测实证研究 - 计算机科学

特色之处是基于NASA提供的涡扇发动机仿真数据集C-MAPSS展示了RUL预测建模的基本步骤和关键技术细节,详细比较了几种代表性预测模型的性能。实验结果显示浅层结构的支持 ...

#43. 基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法 - 自动化学报

RUL prediction method of a rolling bearing based on improved SAE and Bi-LSTM. ... 同时, 考虑到滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL)预测方法一般 ...

#44. 基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测

针对目前的剩余寿命预测（RUL）方法存在模型适应性差及预测不准确等问题，提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型. 通过经验模态分解（EEMD）方法和相关性 ...

#45. 多状态影响下基于Bi‑LSTM网络的锂电池剩余寿命预测方法

鉴于此，提出了一种融合电池容量、阻抗与温度三个内部状态的RUL预测模型.首先，引入双向长短时记忆（Bi?directional Long Short?Term Memory, Bi?LSTM）网络学习三种状态 ...

#46. 面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术 - 维普

针对一类带离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测问题,研究了面向混合退化装备剩余寿命预测的平行仿真技术.提出以混合Wiener状态空间模型为基础仿真模型,以泊松冲击到达 ...

#47. 一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型

剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的 ...

#48. 基于多特征融合的航空发动机剩余寿命预测 - 计算机系统应用

针对航空发动机剩余可用寿命(RUL)预测任务中代表性特征提取不充分导致RUL预测精度较低等问题, 提出了一种基于多特征融合的航空发动机RUL预测方法.

#49. 基于数据融合驱动和DLSTM 网络的轴承RUL预测

输出层采用完全连接的密集层，在该层中将. LSTM层的输出信号送入其中，最终将多传感器数. 据融合到RUL值。采用均方误差函数作为机器学. 习中常用的损失函数，以使预测的RUL ...

#50. 在整合環境中配置預測性事件 - IBM

若要配置預測性事件，請執行下列動作: 將itm_event.rules 從IBM Tivoli Monitoring 安裝架構複製到已安裝Probe for Tivoli EIF 的每一部主機上的下列目錄:.

#51. 基于改进粒子滤波算法实现锂离子电池RUL预测 - 汽车工程

该方法以双指数模型作为电池老化模型，通过LORPF算法对模型参数进行迭代更新，实现电. 池RUL预测并给出预测结果的不确定性表达，最后使用美国国家航空航天局PCoE研究中心的 ...

#52. 基于深度学习的航空发动机剩余寿命预测 - 腾讯云

基于数据驱动的RUL预测方法是大数据时代的产物，吸引了众多学者们的目光。该方法不必过度依赖于物理失效模型和领域专业知识，而是直接立足于传感器 ...

#53. 基于改进CNN-LSTM的飞控系统剩余寿命预测 - 计算机工程与应用

摘要： 数据驱动的剩余寿命（remaining useful life，RUL）预测是复杂系统健康管理的重点研究内容，然而数据集的缺乏制约了不同系统上RUL预测的研究。

#54. 基于改进相似性的装备部件剩余寿命预测及经济性储备策略

Based on RUL prediction results, the economic reserve strategy decision model is established by taking the lowest total cost of equipment components maintenance ...

#55. 一文了解锂电池健康诊断和剩余寿命预测 - 国际能源网

本文作者抽取了一般情况下的充电电压曲线和电流倍率区间中的特征，用来估计电动汽车的电池容量。 RUL预测方法可分为基于模型的方法和数据驱动方法。基于 ...

#56. 基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法-欧彦的博文

引用本文 康守强, 周月, 王玉静, 谢金宝, MIKULOVICH Vladimir Ivanovich. 基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法. 自动化学报, 2022, 48( ...

#57. 应用交互式多模型算法的设备剩余寿命预测

The numeric results show that the presented model can detect anomaly accurately, can reduce the uncertainty of RUL probability distribution, ...

#58. 預測診斷健康管理系統

依據感測器採集的資料，ARULE採用高級預測方法Kalman filtering(EKF)為每個感測器資料點預測. 新的RUL、SoH和PH估計值。 新的預測分析軟體平臺應用於CBM,PHM和IVHM.

#59. 基于BAS-FBM的滚动轴承剩余寿命预测 - 噪声与振动控制

然后根据退化原理介绍RUL预测流程.最后利用对比实验证明所提BAS-FBM预测轴承RUL的优越性. 关键词:故障诊断;滚动轴承;剩余寿命;非马尔可夫性; ...

#60. [EBM] 臨床預測準則(Clinical Prediction Rules)... - NEJS

這些被研發用於"預測"某些事件的工具被稱為"臨床預測準則(clinical prediction rules)"... 在許多疾病的診斷與預後評估上，這些工具非常常見，一個 ...

#61. 模型预测剩余使用寿命- MATLAB＆Simulink的万博1manbetx - 万博 ...

You can use recursive models, identified models, or state estimators to predict remaining useful life (RUL).

#62. 电池寿命预测_汽车技术

文献常将RUL预测技术分为基于模型，基于数据驱动和基于融合算法三大类。然而，现有文献在分类准则上并不统一，并且未能包含RUL预测的最新成果。为此，基于 ...

#63. 使用RUL估计模型的RUL估计- MATLAB & Simulink - 金宝app

预测 性维护工具箱™包括一些专门用于计算RUL的专用型号，从不同类型的测量系统数据中。当您拥有历史数据和信息，如：. 与您要诊断的机器类似的机器的运行到故障历史记录.

#64. 基于KCC-PF的锂离子电池剩余使用寿命预测 - 装备环境工程

目的针对传统粒子滤波(PF)算法应用于锂电池剩余使用寿命(RUL)预测时准确性低的问题，将肯德尔秩次相关系数(KCC)引入传统PF的重采样过程，改善粒子匮乏 ...

#65. 状态维修理论及剩余寿命预测的研究现状与展望 - 兵工自动化

摘要：为了在保证装备可靠性的前提下提高其可用度，提出一种基于剩余寿命(residual useful life，RUL)预测的状态维修(condition-based maintenance，CBM)方法。

#66. 基于Autoformer的滚动轴承剩余使用寿命预测 - 电子测量技术

摘要：滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测的数据驱动方法显示出了巨大的潜力，但仍有提升的空间。为此，提出了一种基于Autoformer模型的滚动轴承RUL预测方法。

#67. A RUL prediction method of equipments based on MSDCNN ...

一种基于MSDCNN-LSTM的设备RUL预测方法. Chang Liu (刘畅) and Wenbai Chen (陈雯柏). School of Automation, Beijing Information Science & Technology ...

#68. 基于改进卷积神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机结构复杂，状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征，传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命（RUL）。针对此问题，采用改进的卷积 ...

#69. 检索 - 兰州理工大学图书馆

结合声发射和卷积神经网络的轴承RUL预测方法: 作者：杨正隆柳小勤伍星: 主题 ... 基于时间序列数据扩增和BLSTM的滚动轴承剩余寿命预测方法: 作者：孙世岩张钢梁伟阁 ...

#70. 融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法 - 航空学报

对于设备退化建模与RUL预测，现有的文献大多集中在单个传感器信号在单个运行条件下的分析。具体来说，通常首先根据历史监测数据建立随机退化模型，然后根据现场传感器实时 ...

#71. Estimating Remaining Useful Life (RUL) - YouTube

RUL prediction gives you insights about when your machine will fail... ... 52K views 4 years ago 预测 性维护. 52,931 views • Feb 11, ...

#72. 多传感器数据驱动的半可观测系统剩余寿命预测 - 详情

构建了一个多维测量函数来描述状态和多传感器信号之间的映射。为了提高预测性能，还提出了一种称为优先传感器组选择​​的算法来选择最佳传感器组进行RUL预测。

#73. RUL-終篇-預測剩餘生命周期 - 壹讀

這是RUL系列的終篇，在這一節中，將預測測試集合的RUL值。 輸出結果是：. array([[0.98152685], [0.99618113], [1.0054567 ], [0.96753395],

#74. 使用機器學習進行預測性維護| 實作 - Amazon AWS

部署參考實作，以協助AWS 客戶更輕鬆地利用Amazon SageMaker 進行預測性維護。 ... SageMaker 端點，而且該模型將在資料集上進行訓練以預測剩餘使用壽命(RUL)。

#75. 思科预测性维护解决方案白皮书 - Cisco

如下图中所示，预测性维护中常见的两类问题是如何准确估算设备/零部件的剩余寿命（RUL –. Remained Useful Life）和准确预测设备/零部件未来发生故障（Failure）的几率 ...

#76. 剩余使用寿命预测RUL - 技术邻

4.使用自己编写的代码计算两种模型的焊趾等效结构应力，并计算损伤。 有意咨询代码或算法相关问题的可私聊我。,庭田科技提供的POWERTESTER测试平台， ...

#77. 基于深度置信网络的轴承剩余寿命预测探析 - 中国工业报

命(Remaining Useful Life，RUL) 预测作为. 复杂装备系统可靠性分析中的两类重要问. 题之一，可以有效避免生产事故，有效减. 少生产损失和成本。

#78. 基於深度學習之鋰離子電池健康狀態預測模型

鋰離子電池的預測性維護 ... 預測模型. STEP 1. 深度學習. 演算法. STEP 2. 超參數調整. STEP 3. 測試模型 ... 預測之SOH 搭配實時數據來預測電池的. 剩餘壽命(RUL).

#79. 文章推荐| 基于改进CNN-LSTM的剩余使用寿命预测方法 - 搜狐

中文摘要: 机电设备的寿命预测是状态维修中的一项重要任务。剩余使用寿命（RUL）预测不仅可以有效地防止机械装备发生突发性故障，而且可以最大限度地 ...

#80. 基于相似性进行剩余有效寿命预测 - MATLAB中文论坛

[我分享] MATLAB进行预测性维护（官网例程）---基于相似性进行剩余有效 ... 为了评估相似性rul模型，使用50%、70%和90%的样本验证数据来预测其RUL。

#81. 基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述 - 机械工程学报

为保障设备安全性与可靠性，剩余寿命（Remaining useful life，RUL）预测技术受到了普遍关注，同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方法受模型的选择影响明显，而 ...

#82. 大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术（部分）

因此, 若能在设备性能退化初期, 尤其在尚未造成重大危害时, 根据状态监测信息, 及时发现异常或定量评价设备健康状态并预测其剩余寿命(Remaining useful life, RUL), 据此对 ...

#83. 面向装备RUL 预测的平行仿真框架

面向装备RUL 预测的平行仿真框架. 葛承垄1，朱元昌1，邸彦强1，胡志伟1，董志华2. （1.军械工程学院，河北石家庄050003；2.中国白城兵器试验中心，吉林白城137001）.

#84. AIA第八期期中考- 借貸還款預測 - Kaggle

This is a page where you can include rules that participants must accept before joining. You may wish to include rules like: Don't cheat! Apply yourself!

#85. 锂离子电池剩余寿命预测方法研究综述 - 计算机测量与控制

电池故障预测和健康管理(Prediction and Health Management, PHM)评价的主要方法是确定电池的健康状态和剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL), ...

#86. 佈署預測性維護演算法於雲端或邊緣裝置 - 智動化

第二個實現在雲端，使用這些特徵值與機器學習模型來預測故障何時會發生，並估計機器的剩餘使用壽命（remaining useful life；RUL）。預測演算法產生的 ...

#87. 基于GA ELm的锂离子电池RUL间接预测方法 - 计量学报

现有的国内外锂电池剩余使用寿命（remainning usefullife，RUL）预测方法通常分为两大类。一是基. 于模型的方法，即通过建立一个数学模型来表示锂. 电池 ...

#88. 预测性维护相关资料 - 简书

构建数字孪生体; 获取数据; 数据预处理; 创建预测模型; 部署算法. 预测性维护主要包括两个方向：故障诊断和剩余寿命(RUL)预测。

#89. 基于监测大数据的产品剩余寿命预测方法研究 - 博士学位论文

图3-15 考虑或忽略辅助输入数据对RUL 预测结果的影响.................................... 63. 图4-1 一种基于BLSTM 模型的混合RUL 预测方法实施流程.

#90. 測量類型、應用、最終用途、地區劃分，2022-2029 年

聲學相機全球市場規模研究與預測，按陣列類型、測量類型、應用、最終用途、 ... Several countries are developing new rules and implementing pilot ...

#91. ****澳新经济指标预测--12月23日-12月30日**** | Reuters

以下为澳洲和新西兰近期预定公布的经济数据及官方会议日程: GMT时间经济指标/活动公布时段预估值前值12月22日当周12月23日(二) 暂无重要数据。

#92. 分享关于评估设备剩余使用寿命的三种方法-发外链网

RUL 预测 模型不仅可预测RUL，还可提供预测的置信界限。该模型的输入项是状态指标，即从传感器数据或日志数据提取的特征。其行为随着系统退化或运行模式的变化而改变， ...

#93. 预测性维修剩余使用寿命的三种估算方法 - 万博官网手机app

RUL 估计模型不仅可以预测RUL，还可以提供预测的置信区间。模型输入为状态指示器，苹果万博app官方下载从传感器数据或日志数据中提取的特征，当系统 ...

#94. 密码强度- 维基百科，自由的百科全书

密码强度，指一个密码对抗猜测或是暴力破解的有效程度。一般来说，指一个未授权的访问者得到正确密码的平均尝试次数。密码的强度和其长度、复杂度及不可预测度有关。 ... The Man Who Wrote Those Password Rules Has a New Tip: N3v$r M1^d!

#95. 落日轉運站The Sunset Terminal - 驚喜製造Surprise Lab.

站內規則. Rules. 查看規則. 問與答／更改、退費事項 ... 出沒時間、地點難以預測的體驗製造商。 用娛樂傳遞價值，以體驗拋出提問， 在日常生活中，實現那些難以想像的 ...