General Value Functions

新方法将剩余使用寿命视为时间目标，改进预测性维护

研究人员开发了一种用于预测性维护中预测剩余使用寿命（RUL）和分类故障模式的新方法。该方法将预后问题制定为向量通用价值函数（GVF）预测，将RUL和故障模式概率视为时间上一致的目标，而不是独立的标签。该方法利用了多步时间差估计器TD(n,λ)，与传统的监督学习相比，该方法在RUL和故障模式预测准确性方面有所提高，尤其是在完整标签稀缺的情况下。