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基于1D-CNN-LSTM注意力网络的抽油机井故障诊断

王磊 张晓东 戴欢

计算机与现代化Issue(4):1-6,14,7.
计算机与现代化Issue(4):1-6,14,7.DOI:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.04.001

基于1D-CNN-LSTM注意力网络的抽油机井故障诊断

Fault Diagnosis of Pumping Unit Based on 1D-CNN-LSTM Attention Network

王磊 1张晓东 1戴欢2

作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580
  • 2. 江西省科技基础条件平台中心,江西 南昌 330003
  • 折叠

摘要

关键词

故障诊断/卷积神经网络/长短时记忆/注意力机制/深度学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王磊,张晓东,戴欢..基于1D-CNN-LSTM注意力网络的抽油机井故障诊断[J].计算机与现代化,2023,(4):1-6,14,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61801517) (61801517)

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(19CX02029A,19CX02027A) (19CX02029A,19CX02027A)

江西省自然科学基金管理科学类项目(20213BAA10W03) (20213BAA10W03)

计算机与现代化

OACSTPCD

1006-2475

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