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本文根据不同出发原理,对基于数据驱动的刀具剩余寿命预测方法进了疏理,将其分为传统机器学习方法和基于神经网络的RUL预测模型,然后展示了它们的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和劣势,最后探讨了数据驱动的刀具剩余寿命预测方法的未来研究方向。
数据驱动的刀具剩余寿命预测方法综述
【摘 要】
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本文根据不同出发原理,对基于数据驱动的刀具剩余寿命预测方法进了疏理,将其分为传统机器学习方法和基于神经网络的RUL预测模型,然后展示了它们的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和劣势,最后探讨了数据驱动的刀具剩余寿命预测方法的未来研究方向。
【机 构】
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成都信息工程大学软件工程学院
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2020年19期
【基金项目】
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四川省应用基础研究项目(2018JY0506),四川省教育厅青年基金重点项目(16ZA0208)
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