人工智能在机械电子设备寿命预测及状态估计领域的应用

本书为学术著作。旨在探索如何利用日新月异的人工智能和深度学习模型, 精确地进行设备寿命预测和状态估计。通过一系列实验及理论分析, 取得了结合神经网络模型在电子设备寿命预测及状态估计领域的重大进展。

第1章绪论

1.1深度学习与时间序列预测

1.2航空发动机剩余寿命预测

1.3电池剩余寿命预测

1.4电池状态估计

1.5本章小结

第2章面向航空发动机的深度学习剩余寿命预测方法

2.1剩余寿命预测的意义及现状分析

2.2健康指标和健康阶段

2.3基于LSTM和TCN的剩余寿命预测模型

2.4基于TrellisNet的剩余寿命预测模型

2.5基于Bi-LSTM的多路径剩余寿命预测模型

2.6本章小结

第3章面向锂电池的深度学习剩余寿命预测及荷电状态估计方法

3.1剩余寿命预测及荷电状态估计的意义

3.2剩余寿命预测及荷电状态估计的研究现状

3.3基于BMA集成LSTMN的电池剩余寿命融合预测模型

3.4基于TCN的锂电池荷电状态估计模型

3.5基于U-Net和TCN的锂电池荷电状态估计模型

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