Fusing physics-based and deep learning models for prognostics

Physics-based and data-driven models for remaining useful lifetime (RUL) prediction typically suffer from two major challenges that limit their applicability to complex real-world domains: (1) the incompleteness of physics-based models and (2) the limited representativeness of the training dataset f...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Reliability engineering & system safety Jg. 217; S. 107961
Hauptverfasser: Arias Chao, Manuel, Kulkarni, Chetan, Goebel, Kai, Fink, Olga
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Barking Elsevier Ltd 01.01.2022
Elsevier BV
Schlagworte:
ISSN:0951-8320, 1879-0836, 1879-0836
Online-Zugang:Volltext
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