【摘 要】
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针对传统的数据特征提取方法难以提取ECT滑油监测数据有效特征的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和多尺度长短期记忆(multi-scales long
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401466),中央高校基金项目(3122013C007),国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1733119),民航科技资助项目(20150220)
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针对传统的数据特征提取方法难以提取ECT滑油监测数据有效特征的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和多尺度长短期记忆(multi-scales long short-term memory,MSLSTM)神经网络的双通道网络模型CNN-MSLSTM。将多尺度学习融入LSTM中,CNN和MSLSTM作为两个通道,并行学习数据在空间维度和时间维度的特征,通过注意力机制融合,利用softmax分类器输出发动机的磨损状态。实验结果表明:3尺度的CNN
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