多尺度局部特征和Transformer全局學習融合的發(fā)動機剩余壽命預測

摘要： 飛機發(fā)動機剩余壽命(Remaining useful life, RUL)的準確預測對確保其安全性和可靠性至關重要.在基于多傳感器檢測數據預測時,需解決局部特征提取問題以全面捕捉設備在不同時間尺度下的退化趨勢,并需解決時間序列中各元素之間長期依賴性的全局學習問題.因此,提出了結合多尺度局部特征增強單元(Multi-sacle local feature enhancement ... （共13頁）