典型文献
基于多尺度特征与注意力机制的轴承寿命预测
文献摘要：
针对以往剩余使用寿命(RUL)预测方法对轴承退化信息挖掘不充分、忽视不同特征贡献度差异,影响预测准确性的问题,提出基于多尺度特征与注意力机制的轴承RUL预测方法.在多个尺度下计算轴承原始振动信号的若干时域和频域特征,作为输入特征集.将多尺度特征集输入到网络中,以注意力模块为不同特征自适应地分配最佳权重,以卷积神经网络(CNN)模块进行深层特征提取与多尺度特征融合,通过前馈神经网络(FNN)模块映射得到RUL预测值.通过公开的轴承数据集进行实验验证,与其他RUL预测方法相比,所提方法的预测性能更优越.
文献关键词：
剩余使用寿命预测;多尺度特征;注意力机制;卷积神经网络(CNN);轴承
中图分类号：
作者姓名：
莫仁鹏;司小胜;李天梅;朱旭
作者机构：
火箭军工程大学 导弹工程学院,陕西 西安 710025
文献出处：
引用格式：
[1]莫仁鹏;司小胜;李天梅;朱旭-.基于多尺度特征与注意力机制的轴承寿命预测)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(07):1447-1456
A类：
B类：
注意力机制,轴承寿命,RUL,轴承退化,信息挖掘,贡献度,影响预测,预测准确性,振动信号,频域特征,输入特征,征集,集输,注意力模块,特征自适应,深层特征,多尺度特征融合,前馈神经网络,FNN,轴承数据,预测性能,更优越,剩余使用寿命预测
AB值：
0.302908
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