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基于残差自注意力机制的航空发动机RUL预测
被引量：
12
1
作者
叶瑞达
王卫杰
+2 位作者
何亮
陈晓岑
薛乐
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1482-1490,共9页
针对传统神经网络在多维数据高分辨率特征识别和高精度信号提取方面的缺陷,开展基于残差自注意力机制的剩余使用寿命(RUL)预测算法研究。比较分析卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的结构特性,揭示二者在长序列信息特征关联...
针对传统神经网络在多维数据高分辨率特征识别和高精度信号提取方面的缺陷,开展基于残差自注意力机制的剩余使用寿命(RUL)预测算法研究。比较分析卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的结构特性,揭示二者在长序列信息特征关联能力和局部特征提取能力上的局限性。研究自注意力机制,引入双层残差网络抑制误差函数反向传播中扩散性,进而构建了一种卷积记忆残差自注意力机制的深度学习方法。基于上述方法对典型航空涡扇发动机退化实验数据集进行仿真分析,结果表明:所述方法能够有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,关键评价指标——剩余使用寿命预测的均方误差为225,相比传统自注意力机制均方误差降低了17.9%,验证了所述方法的可行性和有效性。
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关键词
残差自注意力机制
神经网络
剩余使用寿命
航空发动机
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职称材料
基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法
被引量：
3
2
作者
林清扬
陈晓方
谢永芳
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期8-17,共10页
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基...
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.
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关键词
过热度识别
多源异构
残差
卷积
自注意力
机制
无监督预训练
铝电解过程
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职称材料
题名
基于残差自注意力机制的航空发动机RUL预测
被引量：
12
1
作者
叶瑞达
王卫杰
何亮
陈晓岑
薛乐
机构
航天工程大学
清华大学
[
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1482-1490,共9页
基金
基础加强计划技术领域基金项目(No.2019-JCJQ-JJ-116)
国家自然科学基金(No.52075545)。
文摘
针对传统神经网络在多维数据高分辨率特征识别和高精度信号提取方面的缺陷,开展基于残差自注意力机制的剩余使用寿命(RUL)预测算法研究。比较分析卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的结构特性,揭示二者在长序列信息特征关联能力和局部特征提取能力上的局限性。研究自注意力机制,引入双层残差网络抑制误差函数反向传播中扩散性,进而构建了一种卷积记忆残差自注意力机制的深度学习方法。基于上述方法对典型航空涡扇发动机退化实验数据集进行仿真分析,结果表明:所述方法能够有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,关键评价指标——剩余使用寿命预测的均方误差为225,相比传统自注意力机制均方误差降低了17.9%,验证了所述方法的可行性和有效性。
关键词
残差自注意力机制
神经网络
剩余使用寿命
航空发动机
Keywords
Residual self-attention mechanism
Neural network
Remaining useful life
Aero-engine
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法
被引量：
3
2
作者
林清扬
陈晓方
谢永芳
机构
中南大学自动化学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期8-17,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62133016,61773405)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020zzts577).
文摘
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.
关键词
过热度识别
多源异构
残差
卷积
自注意力
机制
无监督预训练
铝电解过程
Keywords
superheat identification
multi-source heterogeneous
residual convolutional self-attention mechanism
unsupervised pre-training
aluminium electrolysis process
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差自注意力机制的航空发动机RUL预测
叶瑞达
王卫杰
何亮
陈晓岑
薛乐
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
12
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职称材料
2
基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法
林清扬
陈晓方
谢永芳
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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