Data-Driven Remaining Useful Life Prognosis Techniques: Stochastic Models, Methods and Applications - Springer Series in Reliability Engineering - Xiao-Sheng Si - 書籍 - Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm - 9783662571736 - 2018年7月13日
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Xiao-Sheng Si
Data-Driven Remaining Useful Life Prognosis Techniques: Stochastic Models, Methods and Applications - Springer Series in Reliability Engineering Softcover reprint of the original 1st ed. 2017 edition

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This book introduces data-driven remaining useful life prognosis techniques, and shows how to utilize the condition monitoring data to predict the remaining useful life of stochastic degrading systems and to schedule maintenance and logistics plans.

430 pages, 84 Illustrations, color; 20 Illustrations, black and white; XVII, 430 p. 104 illus., 84 i

メディア 書籍     Paperback Book   (ソフトカバーで背表紙を接着した本)
リリース済み 2018年7月13日
ISBN13 9783662571736
出版社 Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm
ページ数 430
寸法 150 × 220 × 10 mm   ·   625 g
言語 ドイツ語  

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