已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Introducing CNN-LSTM network adaptations to improve remaining useful life prediction of complex systems

预言 水准点(测量) 计算机科学 适应(眼睛) 卷积神经网络 工作(物理) 人工智能 机器学习 人工神经网络 数据挖掘 工程类 大地测量学 机械工程 光学 物理 地理
作者
N.G. Borst,Wim J. C. Verhagen
出处
期刊:Journal of the Royal Aeronautical Society [Cambridge University Press]
卷期号:: 1-11
标识
DOI:10.1017/aer.2023.84
摘要

Abstract Prognostics and Health Management (PHM) models aim to estimate remaining useful life (RUL) of complex systems, enabling lower maintenance costs and increased availability. A substantial body of work considers the development and testing of new models using the NASA C-MAPSS dataset as a benchmark. In recent work, the use of ensemble methods has been prevalent. This paper proposes two adaptations to one of the best-performing ensemble methods, namely the Convolutional Neural Network – Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) network developed by Li et al. ( IEEE Access , 2019, 7 , pp 75464–75475)). The first adaptation (adaptable time window, or ATW) increases accuracy of RUL estimates, with performance surpassing that of the state of the art, whereas the second (sub-network learning) does not improve performance. The results give greater insight into further development of innovative methods for prognostics, with future work focusing on translating the ATW approach to real-life industrial datasets and leveraging findings towards practical uptake for industrial applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
hhhi发布了新的文献求助10
1秒前
空里流霜不觉飞完成签到 ,获得积分10
2秒前
5秒前
hugeng完成签到,获得积分10
6秒前
noothinh完成签到,获得积分10
7秒前
Chi_bio完成签到,获得积分10
8秒前
lizigongzhu完成签到,获得积分10
8秒前
hugeng发布了新的文献求助10
9秒前
ding应助昏睡的南霜采纳,获得10
10秒前
ding应助曹大壮采纳,获得10
10秒前
yydragen应助黎乐荷采纳,获得30
10秒前
10秒前
Lucas应助废式脂肪采纳,获得10
11秒前
14秒前
lizigongzhu发布了新的文献求助10
17秒前
三井库里发布了新的文献求助10
19秒前
念初发布了新的文献求助10
20秒前
桐桐应助水之冬采纳,获得10
21秒前
22秒前
废式脂肪发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
今后应助hhhi采纳,获得10
27秒前
迷路翠绿发布了新的文献求助10
29秒前
漂亮白枫发布了新的文献求助10
30秒前
废式脂肪完成签到,获得积分10
32秒前
NexusExplorer应助三井库里采纳,获得10
33秒前
顾矜应助桀桀桀采纳,获得10
36秒前
38秒前
38秒前
42秒前
今后应助漂亮白枫采纳,获得10
45秒前
47秒前
ruler发布了新的文献求助10
49秒前
桀桀桀发布了新的文献求助10
50秒前
一直向前发布了新的文献求助10
52秒前
bkagyin应助Karol采纳,获得10
52秒前
53秒前
54秒前
ZGH完成签到,获得积分10
54秒前
小二郎应助是小小李哇采纳,获得10
55秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532013
关于积分的说明 11255831
捐赠科研通 3270829
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882233
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216