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本课程属于：077-PHM预测性维护与设备健康管理 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
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设备剩余寿命RUL预测工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=RUL预测的定义 · 工程价值 · 典型应用场景与整体学习路线
课程导入RUL
02
设备健康管理基础
目标=PHM体系 · 故障模式 · 退化过程与RUL在维护决策中的位置
设备健康管理基础PHM
03
数据采集与传感器技术
目标=振动 · 温度 · 电流
数据采集传感器技术
04
数据预处理与特征工程
目标=清洗 · 去噪 · 归一化
数据预处理特征工程
05
退化指标构建
目标=健康指标选择 · 单调性 · 趋势性
退化指标构建目标=健康指标选…
06
RUL预测方法分类
目标=基于物理模型 · 数据驱动 · 混合方法及适用条件对比
RUL预测方法分类
07
基于统计模型的RUL预测
目标=Wiener过程 · Gamma过程 · 逆高斯过程与参数估计
RUL基于统计模型的
08
基于机器学习的RUL预测
目标=SVR · 随机森林 · XGBoost等模型与特征输入策略
RUL基于机器学习的
09
基于深度学习的RUL预测
目标=CNN · RNN · LSTM
RUL基于深度学习的
10
时序建模与序列预测
目标=滑动窗口 · 序列到序列 · 注意力机制与多步RUL预测
时序建模序列预测
11
模型训练与验证
目标=数据集划分 · 交叉验证 · 早停
模型训练验证
12
RUL预测评价指标
目标=RMSE · MAE · MAPE
RUL预测评价指标
13
不确定性量化
目标=贝叶斯方法 · 蒙特卡洛 dropout · 集成学习与置信区间估计
不确定性量化目标=贝叶斯方法
14
迁移学习与小样本RUL预测
目标=域适应 · 元学习 · 数据增强与仿真到实际迁移
RUL迁移学习
15
多传感器融合与多工况建模
目标=特征级 · 决策级融合及工况自适应方法
多传感器融合多工况建模
16
案例实战一
目标=航空发动机C-MAPSS数据集…
案例实战一C-MAPSS
17
案例实战二
目标=轴承退化数据集（如XJTU-S… · IMS）RUL预测与健康评估
案例实战二XJTU-S
18
案例实战三
目标=锂电池剩余寿命预测与容量退化建…
案例实战三目标=锂电池剩余…
19
案例实战四
目标=工业设备振动信号RUL预测与边…
案例实战四RUL
20
模型部署与工程化
目标=ONNX · TensorRT · 边缘计算
模型部署工程化
21
在线学习与自适应更新
目标=概念漂移检测 · 增量学习与模型再训练策略
线学习自适应更新
22
RUL预测系统设计
目标=数据管道 · 特征存储 · 模型管理
RUL预测系统设计
23
常见问题与解决方案
目标=数据不平衡 · 噪声标签 · 缺失值
常见问题解决方案
24
可解释性与可信AI
目标=SHAP · 注意力可视化 · 特征重要性及工程决策解释
AI可解释性
25
安全与合规
目标=功能安全 · 数据隐私 · 模型风险与行业标准
安全合规
26
综合项目一
目标=端到端RUL预测项目需求分析与…
综合项目一RUL
27
综合项目二
目标=从数据到部署的完整RUL预测系…
综合项目二RUL
28
综合项目三
目标=模型对比 · 消融实验与性能优化报告
综合项目三目标=模型对比
29
前沿进展
目标=自监督学习 · 大模型 · 数字孪生与RUL预测结合
前沿进展目标=自监督学习
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 职业发展路径与持续学习资源
课程总结提升