融合Transformer的剩余使用寿命预测模型

剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测对大型设备的故障预测与健康管理十分重要。然而,一些设备监测数据具有维度高、规模大、强耦合、参数时变等非线性特征,这些特征会导致RUL预测的准确性较低。为此引入Transformer解码器,并通过多头注意力机制综合全局信息,提出了一种基于多尺度双向长短期记忆网络和Transformer的神经网络模型,以提高模型预测精度。选取航空发动机作为研究对象,使用各个模型在NASA的C-MPASS数据集上进行对比实验,结果表明,在剩余使用寿命预测方面,该文提出的融合Transformer模型的多尺度双向长短期记忆网络模型在准确率和均方根误差指标上均优于其他对比模型。