空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法
日期:2024.12.17 点击数:0
【类型】期刊
【刊名】振动与冲击
【关键词】 注意力机制,故障诊断,航空管路,空时融合,轻量化
【摘要】航空发动机外部液压管路结构复杂且管路故障信号中伴随着强大的噪声干扰,导致航空管路故障特征提取十分困难,同时目前诊断模型参数和计算量比较庞大,不适合高效地移植到移动和嵌入式设备。面对上述挑战,提出一种轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法,并命名为S-Bi-ATM-Net模型,首先,设计轻量化管路空间特征提取模块,从而融合管路故障数据的空间特征,抽取数据的细粒度特征;然后,设计轻量化管路时间特征提取模块,从细粒度特征中继续融合管路粗粒度特征,实现粗细粒度特征融合;此外在空时模型中融合自注意力机制进行优化,使得最后的决策更加的聚焦,进一步提高所提模型的诊断精度。基于同一数据集,将所提方法与目前主流方法对比分析发现,所提方法能更准确地识别航空管路不同的故障状态,证明了所提方法的优越性和稳定性。
【年份】2024
【作者单位】东北大学机械工程与自动化学院;佛山科学技术学院机电工程与自动化学院;辽宁科技大学机械工程与自动化学院;
【期号】10
【页码】299-310
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