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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

Auteur(s): (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)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241282876
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10806161
  • Publié(e) le:
    10.11.2024
  • Modifié(e) le:
    10.11.2024
 
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