arXiv cs.AI· Hanbyeol Park, Jungho Choo, Hyerim Bae·· 1 天前AI 评分25
面向滚动轴承剩余使用寿命预测的因子化轴向卷积 GRU 与动态自适应池化
Factorized axis convolutional gated recurrent unit with dynamic adaptive pooling for remaining useful life prediction of rolling bearings
AI 导读
研究提出因子化轴向卷积 GRU 模型，用于滚动轴承剩余使用寿命（RUL）预测，从振动信号的时频表示中提取方向性特征。模型以多尺度各向异性卷积和双轴卷积注意力模块增强方向特征，用动态自适应池化（DAP）聚合时频轴信息，并由 GRU 与 Monte Carlo dropout 分别捕获时间动态、估计预测不确定性。
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