【摘 要】
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针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题，基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制，提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。首先对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型，利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取，利用TCN对特征量的时序信息进行记忆，最后通过多头注意力机制对多个1DCNN-
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975191）；
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针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题，基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制，提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。首先对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型，利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取，利用TCN对特征量的时序信息进行记忆，最后通过多头注意力机制对多个1DCNN-TCN的输出分别进行加权处理，并拼接最终结果。分析结果表明，采用本文方法得到的RMSE和score值比目前文献中最优值分别降低了6.84%、63.41%。该方法显著提升了飞机发动机剩余寿命预测的准确性。
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