#剩余寿命估计

半导体制造中不确定性感知的剩余寿命估计

研究提出结合深度学习序列模型与同时分位回归的预测性维护框架，用于不确定性感知的剩余使用寿命估计与风险感知维护决策。在 PHM18 离子铣削数据上比较多种架构，其中对角状态空间模型 S4D 在各分位上给出最佳 RUL 估计。相对预防性维护基线，该框架通过避免系统性过早干预显著降低业务成本。