可解释RUL预测
融合多传感器特征并投影到可解释潜在空间，实现鲁棒的剩余使用寿命预测。
王雨潇 · Chao, Suo · 赵昱宇
Measurement Science and Technology 2024
变分推断模块将多通道特征压缩到潜在空间，该空间直接展示系统的退化程度，使决策者无需理解黑箱内部即可信任预测。
特征融合模块捕获并融合多通道特征，从多传感器数据中揭示退化信息，克服了强测量噪声的干扰。
特征融合、变分推断与回归模块联合作用，使模型学习到优越的特征融合和分布特性，从而实现鲁棒的RUL预测。