في التصنيع الذكي، يكون توقع عمر الاستخدام المتبقي للمحامل (RUL) ذا أهمية كبيرة في ظل ندرة بيانات التسمية. يواجه الأساليب الحالية في السيناريوهات متعددة الحساسات تحديات في تشابه سلوك مراحل التدهور المختلفة. نظراً لخصائص تعزيز تمييز خصائص التدهور عبر الحساسات العابرة، يقدم هذا البحث طريقة توقع RUL مقارنة متعدد الحساسات تحت ظل ظروف ندرة التسميات. باستخدام تشابه الحساسات العابرة، يمكن استخراج تمثيلات متعددة لتشابه الحساسات من بيانات الحساسات غير المسماة بشكل وفير من الفضاء المشترك الذي يحتوي على حالة الجهاز المضمنة. وبشكل محدد، يتم أولاً تعيين ميزات الحساسات المختلفة إلى الفضاء المشترك باستخدام ResNet18، ثم بناءاً على تشابه الحساسات العابرة في الفضاء المشترك، يتم استخراج تمثيلات متعددة لتشابه الحساسات التي تمثل مراحل تدهور الجهاز من بيانات غير مسماة بشكل وفير، وأخيراً يتم تعديل النموذج باستخدام بيانات التسميات المحدودة لتحقيق توقع RUL. تظهر التجارب على مجموعة البيانات العامة للمحامل أنه في مقارنة مع أفضل الأساليب الحالية، فإن الخطأ المئوي المطلق المتوسط يقل بحد أدنى 0.058 ويرتفع النقاط التقييمية بحد أدنى 0.122.

الرقابة الذاتية؛ توقع الحياة المتبقية للإستخدام؛ تعلم المقارنة