基于GRU和改进注意力机制的多信息融合的EMA故障诊断方法

北京航空航天大学学报页数： 11 2023-10-25

摘要：针对传统基于机器学习和深度学习的机电伺服系统（EMA）故障诊断方法存在时序特征丢失、故障信息丢失的问题，提出一种基于门控循环单元(GRU)和改进注意力机制的多信息融合的EMA故障诊断方法。将采集的不同传感器信号分为不同通道，通过GRU提取每个通道信号的时序特征，再引入自注意力机制进一步分辨信号不同时间点之间的重要关系，进一步引入多通道注意力机制自适应融合不同通道的特征，通过分类... （共11页）

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