Remaining Useful Life Prognostics of Bearings Based on a Novel Spatial Graph-Temporal Convolution Network.

Li, Peihong; Liu, Xiaozhi; Yang, Yinghua

Li, Peihong; Liu, Xiaozhi; Yang, Yinghua.

Afiliação

Li P; College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China.
Liu X; College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China.
Yang Y; College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China.

Sensors (Basel) ; 21(12)2021 Jun 19.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34205477

Assuntos

Modelos Teóricos; Redes Neurais de Computação; Prognóstico

Palavras-chave

ASRMS; RUL; graph convolution; temporal convolution

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Modelos Teóricos Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google