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- 基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 王欣 黄佳琪 许雅玺 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 概率稀疏自注意力 剩余寿命预测
- 描述： 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义，针对长序列、多维度的航空发动机监测参数，提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制，使得模型更关注时间序列中重要的时间节点，大幅缩减时间维度，减小了时间和空间复杂度；通过注意力层整合后的信息，进一步通过前馈神经网络层和卷积层，提取传感器的空间特征，编码层之间通过扩张因果卷积相连接，扩大了感受野，提高了模型对长序列信息的捕获能力。在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法，实验结果表明，相比于实验中的对比模型，所提模型的RMSE和Score值均有提升，推理速度也优于其他模型。