基于小样本学习的多失效模式下设备剩余寿命预测方法
知识产权简介
本发明提出一种基于多模式下小样本学习的贝叶斯模型不可知元学习模型（Multimodal Bayesian Model-Agnostic Meta-Learning, MBMAML）的设备剩余寿命预测方法。利用设备运行过程中采集到的少量多元传感器数据，同时实现对设备的失效模式识别和剩余寿命预测。
本发明提出一种基于多模式下小样本学习的贝叶斯模型不可知元学习模型（Multimodal Bayesian Model-Agnostic Meta-Learning, MBMAML）的设备剩余寿命预测方法。利用设备运行过程中采集到的少量多元传感器数据，同时实现对设备的失效模式识别和剩余寿命预测。