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一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法: 作者： 刘翠琴王海瑞朱贵富 来源： 机械科学与技术 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机小波降噪时间卷积网络剩余使用寿命 多头注意力机制; 描述： 针对航空发动机传感器检测数据高噪声，多维度，同剩余使用寿命一致衰减特性的问题，本文采用小波降噪（WD）、时间卷积网络（TCN）和多头注意力（MHA）机制，提出一种新的网络结构模型：时间卷积-多头注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测精度。首先对多通道传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰，降低多传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次采用TCN提取处理后的多维数据的时序特征并映射出系统性能退化关系，最后利用MHA提取每一维数据预测贡献度，从而给不同维数据分配不同权重并有效预测出航空发动机RUL。在商用模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）数据集上，通过与TCN、MHA以及长短期记忆网络（LSTM）进行实验对比，结果表明本文所提出的预测方法性能优于其他模型，验证了本文所提方法的有效性。

一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法: 作者： 刘翠琴王海瑞朱贵富 来源： 机械科学与技术 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机小波降噪时间卷积网络剩余使用寿命 多头注意力机制; 描述： 针对航空发动机传感器检测数据高噪声，多维度，同剩余使用寿命一致衰减特性的问题，本文采用小波降噪（WD）、时间卷积网络（TCN）和多头注意力（MHA）机制，提出一种新的网络结构模型：时间卷积-多头注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测精度。首先对多通道传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰，降低多传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次采用TCN提取处理后的多维数据的时序特征并映射出系统性能退化关系，最后利用MHA提取每一维数据预测贡献度，从而给不同维数据分配不同权重并有效预测出航空发动机RUL。在商用模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）数据集上，通过与TCN、MHA以及长短期记忆网络（LSTM）进行实验对比，结果表明本文所提出的预测方法性能优于其他模型，验证了本文所提方法的有效性。

一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法: 作者： 刘翠琴王海瑞朱贵富 来源： 机械科学与技术 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机小波降噪时间卷积网络剩余使用寿命 多头注意力机制; 描述： 针对航空发动机传感器检测数据高噪声，多维度，同剩余使用寿命一致衰减特性的问题，本文采用小波降噪（WD）、时间卷积网络（TCN）和多头注意力（MHA）机制，提出一种新的网络结构模型：时间卷积-多头注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测精度。首先对多通道传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰，降低多传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次采用TCN提取处理后的多维数据的时序特征并映射出系统性能退化关系，最后利用MHA提取每一维数据预测贡献度，从而给不同维数据分配不同权重并有效预测出航空发动机RUL。在商用模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）数据集上，通过与TCN、MHA以及长短期记忆网络（LSTM）进行实验对比，结果表明本文所提出的预测方法性能优于其他模型，验证了本文所提方法的有效性。

一种考虑多通道检测数据的航空发动机剩余寿命预测方法: 作者： 刘翠琴王海瑞朱贵富 来源： 机械科学与技术 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机小波降噪时间卷积网络剩余使用寿命 多头注意力机制; 描述： 针对航空发动机传感器检测数据高噪声，多维度，同剩余使用寿命一致衰减特性的问题，本文采用小波降噪（WD）、时间卷积网络（TCN）和多头注意力（MHA）机制，提出一种新的网络结构模型：时间卷积-多头注意力(TCN-MHA)求解发动机衰减特性的映射关系来提高航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测精度。首先对多通道传感器量测数据进行WD去除白噪声干扰，降低多传感器衰减过程中存在的众多因素引起的误差。其次采用TCN提取处理后的多维数据的时序特征并映射出系统性能退化关系，最后利用MHA提取每一维数据预测贡献度，从而给不同维数据分配不同权重并有效预测出航空发动机RUL。在商用模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）数据集上，通过与TCN、MHA以及长短期记忆网络（LSTM）进行实验对比，结果表明本文所提出的预测方法性能优于其他模型，验证了本文所提方法的有效性。

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