空時模型融合自注意力機制的航空管路故障診斷新方法

摘要： 航空發(fā)動機外部液壓管路結(jié)構(gòu)復(fù)雜且管路故障信號中伴隨著強大的噪聲干擾，導(dǎo)致航空管路故障特征提取十分困難，同時目前診斷模型參數(shù)和計算量比較龐大，不適合高效地移植到移動和嵌入式設(shè)備。面對上述挑戰(zhàn)，提出一種輕量化空時模型融合注意力機制的航空發(fā)動機液壓管路故障診斷新方法，并命名為S-Bi-ATM-Net模型，首先，設(shè)計輕量化管路空間特征提取模塊，從而融合管路故障數(shù)據(jù)的空間特征，抽取數(shù)據(jù)的...