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2023-06-11 发布于四川
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一种基于双深度学习模型的设备故障模式预测方法.pdf

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本发明公开了一种基于双深度学习模型的设备故障模式预测方法，包括对设备原始信号采用三层小波包分解来提取时频特征，获得每个频带信号的能量特征值作为状态监测指标，形成具有多维特征的时间序列；将时间序列输入经过堆叠的LSTM网络和注意力机制层，构建回归模型；将时间序列输入经过堆叠的LSTM网络和注意力机制层，构建分类模型；将样本数据进行预处理，输入回归模型，获得设备在未来时间的状态指标数据，再输入分类模型，得到设备未来潜在发生的故障模式。本发明设计的模型相对于现有技术相比具有更高的准确度，能够精确的预测

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112989976 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110234530.2 (22)申请日 2021.03.03 (71)申请人南京航空航天大学地址

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