基于预训练大语言模型的轴承剩余使用寿命迁移预测
系统与控制
2025-01-14 v1 机器学习
系统与控制
摘要
准确预测旋转机械（如轴承）的剩余使用寿命对于确保设备可靠性和减少工业意外故障至关重要。传统的数据驱动深度学习方法在实际应用中面临挑战，原因是训练和测试数据分布不一致，且长期预测的泛化能力有限。
引用
@article{arxiv.2501.07191,
title = {Pre-Trained Large Language Model Based Remaining Useful Life Transfer Prediction of Bearing},
author = {Laifa Tao and Zhengduo Zhao and Xuesong Wang and Bin Li and Wenchao Zhan and Xuanyuan Su and Shangyu Li and Qixuan Huang and Haifei Liu and Chen Lu and Zhixuan Lian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07191},
year = {2025}
}