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- 基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
- 作者： 李泽东 李志农 陶俊勇 毛清华 张旭辉 来源： 兵工学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力增强卷积 深度卷积神经网络 特征融合 故障诊断 航空发动机滚动轴承
- 描述： 针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足，将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层，使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练，提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量；将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练，利用网络对特征模量自适应地融合和选择，从而挖掘特征模量的隐式特征；使用Softmax分类器进行分类识别；通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断；利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试，以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明：该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。
- 双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法
- 作者： 苗青林 张晓丰 高杨军 刘显光 秦丕胜 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 深度卷积神经网络 最大相关系数 双通道 剩余使用寿命
- 描述： 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法，用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上，应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪；通过数据切片，将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命，实现数据重构；引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型，并给出了寿命衰减起始点判断方法；将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集（C-MAPSS）上测试结果显示，在测试数据范围较大时，该方法相关指标明显优于其他方法，在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。