基于人工智能的航空机电零部件故障预测模型研究

为提升航空机电零部件故障预测的准确性与可靠性,文章采用融合一维卷积、双向LSTM与注意力机制的深度学习方法,构建面向多维时序信号的预测模型,并以C-MAPSS数据集为例开展验证,分析模型在多工况、多扰动条件下的性能表现。结果表明,该模型在精度、鲁棒性与趋势拟合能力方面均优于传统方法,具有良好的工程应用潜力。

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本文档关键词:人工智能,零部件,故障,机电,模型