【摘 要】
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针对传统数据驱动的故障诊断方法难以从QAR数据中提取有效特征的问题，提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)与长短时记忆网络(long short-term memory，L
【机 构】
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中国民航大学适航学院,中国民航大学电子信息与自动化学院,中国民航大学工程技术训练中心
【基金项目】
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国家自然基金民航联合研究基金重点支持项目(U1533201);中央高校基本科研业务费专项资助项目(3122016D006)
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针对传统数据驱动的故障诊断方法难以从QAR数据中提取有效特征的问题，提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)与长短时记忆网络(long short-term memory，LSTM)的双通道融合模型CNN-LSTM。CNN与LSTM分别作为两个通道，通过注意力机制(attention)融合，从而使模型能同时表达数据在空间维度和时间维度上的特征，并以时间序列预测的方式验证融合模型特征提取的有效性。实验结果表明，双通道融合模型与单一的CNN、LSTM相比，能够更有效地提取数据特征，模型单步预测与多步预测误差平均降低35.3%。为基于QAR数据的故障诊断提供一种新的研究思路。
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