Digital-Twin-gesteuerte adaptive Sim-zu-Real-Ausrichtung durch Reinforcement Learning für vibrationsbasierte Lagergesundheitsüberwachung unter Datenmangel
arXiv:2606.24954v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Vibrationsbasierte Gesundheitsüberwachung rotierender Maschinen erfordert zuverlässige Fehlererkennung unter Betriebsdatenbeschränkungen, doch die Zustandsbewertung bleibt durch strukturellen Mangel an Fehlerereignissen und heterogene Sim-zu-Real-Lücken in digitalen