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申请/专利权人：沈阳工学院
摘要：本发明涉及一种基于MA和MSTCN的轴承剩余寿命预测方法，属于轴承寿命预测方法技术领域，包括：先利用多头注意力机制捕捉重要关键特征，然后在使用多尺度时间卷积网络从多头注意力机制重构的数据中提取多尺度特征，进而在RUL任务中实现更精确的预测；而后，使用预测数值在预测与健康管理2012数据集上进行对比和消融实验，通过对比实验结果，表明提出的预测框架提高了预测精度，具有较好的鲁棒性，适用于滚动轴承的剩余使用寿命预测。
主权项：1.一种基于MA和MSTCN的轴承剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：多头注意力机制动态分配权重，捕捉到数据中不同位置的重要信息；多尺度时间卷积网络利用不同尺度的卷积核，提取出更多样化的时间特征；具体步骤如下：S1、输入数据；S2、对输入数据进行一维扩展因果卷积操作；S3、对卷积后的数据进行一维最大池化操作，降低数据维度并保留重要特征；S4、对池化后的数据进行正则化操作，减少过拟合；S5、对正则化后的数据进行多头注意力操作，捕捉关键特征，以提高多尺度时间卷积网络的提取效率；S6、使用三个平行的时间卷积网络对多头注意力处理后的数据进行特征提取，每个时间卷积网络使用不同卷积核，以提取不同尺度的特征，每个时间卷积网络都采用充分预激活连接，分别输出每个时间卷积网提取的特征；S7、对提取的特征进行一维全局最大池化操作，降低模型训练的时间成本；S8、对池化后的数据进行全连接操作；S9、输出轴承的预测剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳工学院 一种基于MA和MSTCN的轴承剩余寿命预测方法
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