亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Multitask Learning-Based Self-Attention Encoding Atrous Convolutional Neural Network for Remaining Useful Life Prediction

卷积神经网络 计算机科学 编码(内存) 人工智能 任务(项目管理) 编码器 深度学习 自编码 人工神经网络 可靠性(半导体) 断层(地质) 模式识别(心理学) 特征(语言学) 特征提取 机器学习 工程类 系统工程 地震学 物理 功率(物理) 哲学 地质学 操作系统 量子力学 语言学
作者
Huaqing Wang,Tianjiao Lin,Lingli Cui,Bo Ma,Zuoyi Dong,Liuyang Song
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71: 1-8 被引量:17
标识
DOI:10.1109/tim.2022.3185312
摘要

Any failure of the turbofan engine, as one of the key components of space shuttle, can lead to serious accidents. Therefore, it is necessary to predict the remaining useful life (RUL) to guarantee its reliability and safety. This paper proposes a multi-task learning-based self-attention encoding atrous convolutional neural network called MSA-CNN to effectively realizes RUL prediction. Specifically, in order to extract fault feature information, an atrous convolutional neural network (ACNN) is used as the auxiliary task network, which is more efficient than the traditional CNN in the process of down sampling. Moreover, a model with ACNN and self-attention encoder (SAE) is used as the main task network to capture short-long term dependencies in a time sequence and thus realize RUL prediction. Compared with other recurrent neural networks, SAE proposed in this paper has the advantage of parallel computation. Besides, a novel multi-tasking loss function is also proposed to realize the interaction among multiple tasks. After MSA-CNN experiments on four subsets of C-MAPSS dataset, the RMSE average between the predicted RUL and the real value is about 14.66, which is better than the existing methods. Several other comparative experiments were conducted to verify the benefits of each submodule.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
小宝发布了新的文献求助10
3秒前
NexusExplorer应助橙子采纳,获得50
9秒前
12秒前
上官若男应助deway采纳,获得10
15秒前
17秒前
爆米花应助辞树采纳,获得10
19秒前
24秒前
29秒前
42秒前
55秒前
last123发布了新的文献求助10
1分钟前
goodltl完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
小债完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
deway发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Nancy发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
sherrt发布了新的文献求助10
1分钟前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
小蘑菇应助deway采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
oo发布了新的文献求助10
1分钟前
开放素完成签到 ,获得积分0
1分钟前
万能图书馆应助小宝采纳,获得10
1分钟前
wanci应助oo采纳,获得30
2分钟前
2分钟前
2分钟前
小宝发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
deway发布了新的文献求助10
2分钟前
Zion应助张晓飞采纳,获得10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 1500
Architectural Corrosion and Critical Infrastructure 1000
Early Devonian echinoderms from Victoria (Rhombifera, Blastoidea and Ophiocistioidea) 1000
Hidden Generalizations Phonological Opacity in Optimality Theory 1000
Handbook of Social and Emotional Learning, Second Edition 900
translating meaning 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4917806
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4190737
关于积分的说明 13015277
捐赠科研通 3960377
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2171234
邀请新用户注册赠送积分活动 1189286
关于科研通互助平台的介绍 1097469