基于特征增强与时空信息嵌入的涡扇发动机剩余寿命预测OA北大核心CSTPCD
Remaining useful life prediction of turbofan engines based on feature enhancement and spatio-temporal information embedding
针对现有的剩余寿命预测方法对原始数据利用率不高以及多维数据特征提取能力不足的问题,提出了一种基于特征增强和时空信息嵌入的卷积神经模型.首先,通过特征增强模块在原始数据基础上进一步提取工况特征与手工特征作为辅助特征;其次,提出了时空嵌入模块,对原始数据进行时空信息编码以嵌入时间序列信息和空间特征信息;最后,拼接上述特征并通过回归预测模块捕获数据内在关系得到回归预测结果.在通用的涡扇发动机模拟数据集(C-MAPSS)上对该模型预测效果进行了测试.实验…查看全部>>
To address the low utilization of raw data and insufficient feature extraction capability of multi-dimensional data in existing remaining useful life prediction methods,this paper proposed a convolutional neural network model based on feature enhancement and spatio-temporal information embedding.Firstly,it adopted a feature enhancement module to extract additional operating condition features and manual features from raw data as auxiliary features.Then…查看全部>>
李勇成;李文骁;雷印杰
四川大学电子信息学院,成都 610065四川大学电子信息学院,成都 610065四川大学电子信息学院,成都 610065
计算机与自动化
剩余寿命预测特征增强时空信息嵌入卷积神经网络
remaining useful life predictionfeature enhancementspatio-temporal information embeddingconvolutional neural network
《计算机应用研究》 2024 (4)
1001-1007,7
装发预研项目
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