百科释义
报错RUL（剩余使用寿命）是预测性维护领域的核心参数，指设备或系统在特定工况下维持预期功能的时间长度。其预测方法主要分为数据驱动与模型驱动两类：深度学习模型（如DCNN-LSTM融合架构、Transformer网络）通过分析传感器时序数据捕捉退化特征；统计模型（如Wiener过程）则基于退化轨迹建立概率分布。在锂电池领域，研究聚焦容量衰减与充电特征的相关性建模，采用改进支持向量回归等方法提升预测精度；机械设备场景中，深度可分离卷积网络通过多传感器数据融合实现轴承、涡轮发动机等关键部件的寿命评估。现有技术普遍面临复杂工况适应性、退化特征提取效率等挑战。 查看百科
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