低采样下仍精准估寿
面向低采样且受环境干扰的时序信号，通过多尺度动态图像编码与指标约束深度学习，构建可靠的机械部件健康指标。
Han, Danyang · 唐荻音 · Jinsong, Yu · Zhenzhong, Wei · Song, Yue
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2023
通过递归图-灰度（RP-G）图像编码，在多尺度上融合时间序列的全局与局部动态，从而从低采样数据中获取更丰富的退化信息。
嵌套残差卷积自编码器（NR-CAE）从含环境干扰的RP-G图像中提取与退化相关的信息，抑制噪声影响。
指标约束门控循环单元（MC-GRU）考虑与RUL预测相关的特性及时间关系，建立图像特征与RUL预测之间的稳固连接。