研究论文探讨锂离子电池的预测与健康管理集成，以提升其可靠性和性能。分析剩余寿命（RUL）在故障预测中的作用，综述传统和数据驱动的RUL预测方法。强调深度学习在电池健康预测中的重要性，并探讨PHM在各行业的应用，为研究人员和实践者提供全面指南。

该研究论文探讨了锂离子电池与预测与健康管理的无缝集成，强调了剩余寿命在预测组件故障之前的作用。论文综述了各种RUL预测方法，包括传统模型和数据驱动技术。此外，它还强调了深度学习在锂离子电池健康预测中的关键作用。该论文旨在成为锂离子电池PHM领域研究人员和实践者的全面指南。

本文介绍了一种利用超声麦克风阵列和卷积神经网络预测数控车削刀具磨损的新方法。通过波束形成技术增强声发射信号与噪声之比，并通过CNN分析处理后的声学数据，准确预测切削工具的剩余可用寿命。该方法在350个工件的数据上进行训练，能够准确预测硬质合金插入切削的寿命。这种结合超声传感器和深度学习的方法在数控加工中具有潜力。

Embed-RUL是一种新的方法，用于估计系统或机器的剩余寿命。它使用递归神经网络生成多变量时间序列子序列的嵌入，以过滤噪声并捕获时间序列的总体模式。该方法在公共和实际数据集上运行，显示它优于以前报告的现有技术。