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構復雜且管路故障信號中伴隨著強大的噪聲干擾，導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...