摘要：
标题：Deep hierarchical sorting networks for fault diagnosis of aero-engines 期刊：Computers in Industry (中科院1区top, JCR Q1, IF=8.2) 2024年12月发表 原文链接：https:// 阅读全文
摘要： 
本文介绍了一种用于航空发动机剩余使用寿命 (RUL) 预测的新框架，它以时间卷积网络 (TCN) 为主干网络，融入了通道注意力、时间注意力 (改良的Transformer)。其中TCN用来获取更高维的信号数据，并减少短期噪声对预测的影响；通道注意力用来获取不同维度信号 (经过TCN升维后的数据) 对RUL预测的重要性；时间注意力可以加强对具有显着退化信息的关键时间点的关注，从而更准确地进行航空发动机RUL预测。 阅读全文
本文介绍了一种用于航空发动机剩余使用寿命 (RUL) 预测的新框架，它以时间卷积网络 (TCN) 为主干网络，融入了通道注意力、时间注意力 (改良的Transformer)。其中TCN用来获取更高维的信号数据，并减少短期噪声对预测的影响；通道注意力用来获取不同维度信号 (经过TCN升维后的数据) 对RUL预测的重要性；时间注意力可以加强对具有显着退化信息的关键时间点的关注，从而更准确地进行航空发动机RUL预测。 阅读全文