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浏览/检索结果: 共7条，第1-7条 帮助 限定条件 发表日期：2017     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Machine remaining useful life prediction considering unit-to-unit variability 会议论文 作者:  Li, Naipeng;  Lei, Yaguo;  Li, Ningbo;  Lin, Jing 收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2019/11/26 Dependent stochastic process  Machine remaining useful lives  Particle Filtering  Predictive maintenance  Remaining useful life predictions  Stochastic process model  unit-to-unit variability  Useful life   Deep convolution feature learning for health indicator construction of bearings 会议论文 作者:  Guo, Liang;  Lei, Yaguo;  Li, Naipeng;  Xing, Saibo 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/26 health indicator construction  feature learning  convolution neural netwrok  bearing   Incipient Fault Detection for Rolling Element Bearings under Varying Speed Conditions 期刊论文 MATERIALS, 2017, 卷号: 10 作者:  Xue, Lang;  Li, Naipeng;  Lei, Yaguo;  Li, Ningbo 收藏  |  浏览/下载：10/0  |  提交时间：2019/11/26 rolling element bearings  incipient fault detection  varying speed  adaptive threshold  alarm trigger mechanism   An improved fusion prognostics method for remaining useful life prediction of bearings 会议论文 作者:  Wang, Biao;  Lei, Yaguo;  Li, Naipeng;  Lin, Jing 收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2019/11/26 Critical technique  Failure thresholds  Generalization performance  Prediction accuracy  Prediction performance  Relevance Vector Machine  Remaining useful life predictions  Unscheduled maintenance   A recurrent neural network based health indicator for remaining useful life prediction of bearings 期刊论文 NEUROCOMPUTING, 2017, 卷号: 240, 页码: 98-109 作者:  Guo, Liang;  Li, Naipeng;  Jia, Feng;  Lei, Yaguo;  Lin, Jing 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/26 Bearing health indicator  Recurrent neural network  Related-similarity feature   A Distance Metric Learning Based Health Indicator for Health Prognostics of Bearings 会议论文 作者:  Lei, Yaguo;  Niu, Shantao;  Guo, Liang;  Li, Naipeng 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/26 distance metric learning  health indicator  health prognostic   Remaining Useful Life Prediction Based on a General Expression of Stochastic Process Models 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, 2017, 卷号: 64, 页码: 5709-5718 作者:  Li, Naipeng;  Lei, Yaguo;  Guo, Liang;  Yan, Tao;  Lin, Jing 收藏  |  浏览/下载：4/0  |  提交时间：2019/11/26 Degradation process simulation (DPS)  remaining useful life (RUL) prediction  sequential Monte Carlo  stochastic process model