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基于并联CNN-SE-Bi-LSTM的轴承剩余使用寿命预测

曹正志 叶春明

计算机应用研究2021,Vol.38Issue(7):2103-2107,5.
计算机应用研究2021,Vol.38Issue(7):2103-2107,5.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0224

基于并联CNN-SE-Bi-LSTM的轴承剩余使用寿命预测

Prediction of bearing remaining useful life based on parallel CNN-SE-Bi-LSTM

曹正志 1叶春明1

作者信息

  • 1. 上海理工大学 管理学院,上海200093
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摘要

关键词

剩余使用寿命预测/深度学习/双向长短期记忆网络/SE-Net

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

曹正志,叶春明..基于并联CNN-SE-Bi-LSTM的轴承剩余使用寿命预测[J].计算机应用研究,2021,38(7):2103-2107,5.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71840003) (71840003)

上海理工大学科技发展基金资助项目(2018KJFZ043) (2018KJFZ043)

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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