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基于注意力机-多任务网络的液压系统多状态监测识别方法研究
作者:黄鹏程,李海艳*,林景亮,梁桂铭 日期:2021-05-20/span> 浏览:1505 查看PDF文档
基于注意力机-多任务网络的液压系统多状态监测识别方法研究
黄鹏程,李海艳*,林景亮,梁桂铭
(广东工业大学 机电工程学院,广东 广州 510006)
摘要:针对在复杂的多状态条件下,液压系统状态监测方法监测性能不高的问题,对多任务学习和注意力机制方法进行了研究,结合多任务与注意力机制,提出了一种基于注意力机多任务网络的液压系统监测方法。首先,利用注意力机制,根据不同传感器信号对任务贡献程度的大小,赋予了各个传感器不同的权重;其次,使用卷积网络(CNN)构建了自适应特征提取器,从赋予权重的多个传感器信号中提取了深度特征;最后,建立了多任务的特征共享诊断网络,实现了对液压系统多个状态的同时监测。研究结果表明:与以往的方法相比,所提出的方法监测性能更优,能更有效地对复杂的多状态条件下的液压系统的各种状态进行监测,且其平均精度达到99.3%。
关键词:液压系统多状态监测;监测性能;注意力机;多任务网络
中图分类号:TH137 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)03-0331-06
本文引用格式:
黄鹏程,李海艳,林景亮,等.基于注意力机-多任务网络的液压系统多状态监测识别方法研究[J].机电工程,2021,38(3):331-336.
HUANG Peng-cheng, LI Hai-yan, LIN Jing-liang, et al. State monitoring method of hydraulic system based on attention machine multi-task network[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(3):331-336.《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn
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