Remaining useful life prediction for complex systems considering varying future operational conditions

Liang Chang; Yan‐hui Lin; Enrico Zio

doi:10.1002/qre.2997

Article Dans Une Revue Quality and Reliability Engineering International Année : 2021

Remaining useful life prediction for complex systems considering varying future operational conditions

(1) , (1) , (2, 3)

1
2
3

Liang Chang

Fonction : Auteur
PersonId : 772229
ORCID : 0000-0001-5332-121X

Beihang University

Yan‐hui Lin

Fonction : Auteur
PersonId : 800372
ORCID : 0000-0001-6248-7537

Beihang University

Enrico Zio

Fonction : Auteur
PersonId : 7318
IdHAL : enrico-zio
ORCID : 0000-0002-7108-637X
IdRef : 11103096X

Politecnico di Milano [Milan]

Centre de recherche sur les Risques et les Crises

CV

Mots clés

varying future operational conditions long short-term memory multi-input neural network remaining useful life temporal dependence

Domaines

Gestion des risques et des crises

Magalie Prudon : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://minesparis-psl.hal.science/hal-03481248

Soumis le : mercredi 15 décembre 2021-11:24:02

Dernière modification le : mardi 27 août 2024-12:53:43

Dates et versions

hal-03481248 , version 1 (15-12-2021)

Identifiants

HAL Id : hal-03481248 , version 1
DOI : 10.1002/qre.2997

Citer

Liang Chang, Yan‐hui Lin, Enrico Zio. Remaining useful life prediction for complex systems considering varying future operational conditions. Quality and Reliability Engineering International, 2021, ⟨10.1002/qre.2997⟩. ⟨hal-03481248⟩

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Remaining useful life prediction for complex systems considering varying future operational conditions

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