【摘 要】
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21世纪以来,我国航空航天事业高速发展,使得航天事业所依赖的发动机等高精密设备对安全性、可靠性的要求也越来越高。为了对高精密设备的使用周期、健康状况进行监控和维护,设备剩余使用寿命预测的问题也得到越来越多的关注。剩余使用寿命预测当前主流的方法包括基于模型的方法、数据驱动的方法以及混合方法。近年来学者的不断研究使得深度学习技术快速发展,基于深度学习的数据驱动方法也因此在剩余使用寿命预测领域中得到广泛
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21世纪以来,我国航空航天事业高速发展,使得航天事业所依赖的发动机等高精密设备对安全性、可靠性的要求也越来越高。为了对高精密设备的使用周期、健康状况进行监控和维护,设备剩余使用寿命预测的问题也得到越来越多的关注。剩余使用寿命预测当前主流的方法包括基于模型的方法、数据驱动的方法以及混合方法。近年来学者的不断研究使得深度学习技术快速发展,基于深度学习的数据驱动方法也因此在剩余使用寿命预测领域中得到广泛应用。在真实的生产环境中,基于注意力机制预测工业产品剩余使用寿命的方法收集设备不同传感器的状态数据和使用行为数据,通过不同的神经网络结构提取高阶的特征,从而发现复杂设备不同传感器信息中隐含的信息,提供一个端到端的高准确度的剩余使用寿命预测的方法。本文提出了一种基于注意力机制的工业产品剩余使用寿命预测的新方法,通过多层卷积神经网络提取不同尺度的时空信息,将剩余使用寿命预测问题转换成时间序列的分类预测问题并通过循环神经网络结构进行时序数据建模,预测设备是否会在固定时间内失效。除此之外,本文还首次将注意力机制引入剩余使用寿命预测问题,以发掘高阶特征中与目标更相关的信息,该方式使得我们的方法在预测设备剩余使用寿命时有更好的表现。本文在C-MAPSS航天发动机公开数据集上对我们提出的基于注意力机制的剩余使用寿命预测方法进行了实验。为了验证不同结构的收益,本文还设置了多个子实验分别验证不同改进的效果。结果表明本文提出的方法通过捕捉时间序列上下文信息及不同尺度的空间结构信息能够有效提升剩余使用寿命的分类预测效果。
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