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- 基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
- 作者： 毛浩英 孙有朝 李龙彪 晏传奇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制 软阈值化 深度残差收缩网络 深度学习 故障风险预警
- 描述： 航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。