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TQRNN30d：长期工业预测性维护
提出TQRNN30d框架，结合双阶段分位数回归神经网络与多流时序融合分类器，实现30天故障预测。在72台机器数据上达到约80%的F1分数，领先18个基线。
arXiv cs.AI56 天前
#预测性维护
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CoffeeBench：LLM 智能体能否诊断家电故障
研究者提出 CoffeeBench，一个基于模拟家电的 LLM 智能体故障诊断任务。评估显示模型难以仅凭传感器信息稳定识别故障，但表现最佳者可通过迭代缩小故障选项空间最终成功诊断。分析还给出诊断效率区分、弱模型表现及选择性预测启发式等洞见。
arXiv NLP18 天前
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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。
arXiv cs.LG41 天前
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多阶傅里叶图神经网络预测剩余寿命
论文针对时空图神经网络在剩余使用寿命（RUL）预测中的缺陷，提出 MTFGN-SRL 框架：将样本视为单张完整图，用傅里叶图神经网络在频域捕捉时空信息，并引入多回溯窗口的多阶学习与样本关系学习模块。在 CMAPSS 数据集上性能优于现有最优方法。
arXiv cs.LG40 天前
★ 1
冰箱预测性维护合成多变量时序数据集
论文发布了一个面向预测性维护的合成多变量时序数据集，用简化物理启发模拟器以分钟级分辨率生成 27 台冰箱的运行数据。模拟涵盖环境温度、开门、温控与压缩机、热交换、除霜、耗电及六类渐进退化。数据集含 706 万余行、27 个时序文件与故障日志，并附带生成器与配置文档。
arXiv cs.LG41 天前