基于GRU Encoder-decoder和注意力机制的RUL预测方法

摘要：

深度学习模型可直接建立机械设备的状态与剩余使用寿命(RUL)之间的映射关系,从而避免人工提取特征和建立健康指标的过程.文中基于深度学习理论,提出一种基于注意力机制和时序编码解码器(Encoder-decoder)相结合的RUL预测方法.首先,基于门控循环神经网络(GRU)构建一个时序编码解码器以实现输入序列的重构,其中GRU-Encoder对输入的多元时间序列进行编码;再引入注意力机制对GRU-Encoder在每个时刻的输出向量进行加权融合,以融合后的向量作为编码结果,并将其输入到GRU-Decoder中实现输入序列的重构,同时将编码结果映射为输入样本的RUL.采用C-MAPSS数据集对所提方法的有效性进行验证,结果表明,该方法预测精度较高,可行且有效.

关键词：剩余使用寿命、RUL预测方法、门控循环神经网络、解码编码器、注意力机制、对比验证

所属期刊栏目：46

分类号：TN919-34;TP391

在线出版日期：2023-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：99-105