BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-17T00:00:00Z

Fed-Joint: Joint Modeling of Nonlinear Degradation Signals and Failure Events for Remaining Useful Life Prediction using Federated Learning

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内容提要

本研究提出了一种基于联邦学习的框架，联合建模非线性退化信号与故障事件，以提高剩余使用寿命预测的准确性。研究结果表明，该方法在涡扇发动机数据上的表现优于其他方法，具有显著的应用潜力。

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标签

剩余使用寿命 故障事件 涡扇发动机 联邦学习 非线性退化信号