基于TCN的柴油机RUL预测系统设计与实现

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：传统发动机的维护策略通常基于预定的时间表或使用周期，按照固定的间隔进行例行检查和维护，这种方式不仅效率低下，而且维护成本较高。为了提升柴油机设备的预测性维护能力，减少不必要的检查和停机，提高发动机利用率，设计并实现了一个基于时间卷积网络（TCN）的柴油机剩余使用寿命（RUL）预测系统。文中采用主流的Vue.js和Python Flask前后端分离的开发框架，并基于TCN深度学习模型对时序数据进行处理和分析，设计并实现了柴油机的RUL预测系统。（剩余6064字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人