基于深度神经网络的设备剩余使用寿命预测研究
来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：
作者：王加昌, 赖跖, 唐雷, 田野, 刘梦娟
摘要：随着传感器在工业设备上的广泛部署，数据驱动的设备状态预测与健康管理技术逐渐成为工业界和学术界研究的热点。该文针对其中的设备剩余使用寿命预测问题展开研究。利用深度神经网络建立设备剩余使用寿命预测模型的关键步骤，并基于C-MAPSS公开数据集，评价前馈神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络三种典型深度神经网络用于剩余使用寿命预测的性能，实验结果显示考虑时序特征的长短期记忆网络具有显著的性能优势，最后对该方向的发展趋势展开讨论。
关键词：剩余使用寿命预测, 深度神经网络, 卷积神经网络, 长短期记忆网络
