本研究提出了一种名为HybridoNet-Adapt的框架，用于准确预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）。该方法结合特征提取、去噪和归一化，利用LSTM和神经常微分方程块，显著提高了预测的可靠性，实验结果表明其优于现有技术，具有重要的实际应用价值。

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。

本文探讨了利用DeepSAD方法构建健康指数的技术，解决了可解释性和敏感性问题，并引入了多样性损失。研究验证了该方法在PHME 2010铣削数据集中的有效性，并应用于高频电压监测热喷涂涂层的磨损状态。此外，提出了一种基于时间动态学习的新模型，提高了设备剩余使用寿命估计的准确性，尤其是在变化点检测方面。