Getting a Better Sense of Data Drift in Dynamic Systems: Sequence-Based Deep Learning for Monitoring Slowly Evolving Degradation Processes

Deep Learning (DL) for monitoring slowly evolving degradation processes typically involves overcoming data drift, complexity, and unavailability issues resulting from dynamic and harsh conditions and the rarity of labeled failure patterns, respectively. While degradation patterns are mostly hidden i...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Tarek Berghout, Mohamed Benbouzid
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	MDPI AG 2023-11-01
Loạt:	Engineering Proceedings
Những chủ đề:	bearing deep learning degradation prognostics and health management remaining useful life sequential data
Truy cập trực tuyến:	https://www.mdpi.com/2673-4591/58/1/70
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!