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胡昌华
胡昌华,火箭军工程大学导航制导与控制国家重点学科带头人,教授,博士生导师,军队领军人才,国家教学名师,长江学者特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,新世纪百千万人才国家级人选,国家有突出贡献的中青年专家,先后获国家自然科学二等奖1项、国家科技进步二等奖1项,国家教育部自然科学一等奖1项,军队科技进步一等奖1项、二等奖9项,出版中英文专著5部、教材2部,1部教材入选国家规划教材,发表论文300余篇,SCI检索80余篇,SCI他引1000余次。
基于深度学习的复杂退化系统剩余寿命预测研究现状与挑战
工程设备与军事装备在运行过程中由于材料磨损、工况变化等多方面原因,系统性能逐渐退化甚至失效,造成经济损失与人员伤亡。因此,为保障系统正常运行,剩余寿命(RUL)预测技术受到研究人员的重点关注。大数据时代下所获得的监测数据具有高维度、强耦合性等特点,采用传统的剩余寿命预测方法难以建模,而深度学习方法能精确建立监测数据与退化状态或寿命标签间的映射关系。详细阐述了4种典型深度学习技术在剩余寿命预测领域的研究现状,总结各类方法的优缺点,最后探讨了基于深度学习的复杂退化系统剩余寿命预测方法的未来研究方向。

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