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A novel sparse Gaussian process regression with time-aware spatiotemporal kernel for remaining useful life prediction and uncertainty quantification of bearings

Autor(en): (School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China)
ORCID (School of Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia)
ORCID (School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China)
ORCID (School of Mechanical and Mechatronic Engineering, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia)
(School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing, China)
(State Key Laboratory of Mechanical Transmission for Advanced Equipment, Chongqing University, Chongqing, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241282876
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10806161
  • Veröffentlicht am:
    10.11.2024
  • Geändert am:
    10.11.2024
 
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