【摘 要】
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针对在复杂的多状态条件下,液压系统状态监测方法监测性能不高的问题,对多任务学习和注意力机制方法进行了研究,结合多任务与注意力机制,提出了一种基于注意力机多任务网络的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(5177050476)
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针对在复杂的多状态条件下,液压系统状态监测方法监测性能不高的问题,对多任务学习和注意力机制方法进行了研究,结合多任务与注意力机制,提出了一种基于注意力机多任务网络的液压系统监测方法。首先,利用注意力机制,根据不同传感器信号对任务贡献程度的大小,赋予了各个传感器不同的权重;其次,使用卷积网络(CNN)构建了自适应特征提取器,从赋予权重的多个传感器信号中提取了深度特征;最后,建立了多任务的特征共享诊断网络,实现了对液压系统多个状态的同时监测。研究结果表明:与以往的方法相比,所提出的方法监测性能更优,能更有效地
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