基于WGAN的多維數(shù)據(jù)生成方法及其在RUL預(yù)測中的應(yīng)用

摘要： 考慮到大數(shù)據(jù)背景下隨機退化設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“碎片化、高維化、不完整”的特點，提出一種存在數(shù)據(jù)缺失情形下的隨機退化設(shè)備剩余壽命(Remaining useful life, RUL)預(yù)測方法。面向非理想的傳感器數(shù)據(jù)，基于Wasserstein生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Wasserstein generative adversarial network, WGAN)分析利用數(shù)據(jù)隱藏信息，擴充... （共13頁）