AM-LSTM故障诊断模型

三型故障全准确

引入注意力机制的改进长短期记忆网络，解决传统方法梯度弥散问题，实现对三类机载系统故障的精准诊断。

陈裕芹 · Xiuquan, Cheng

Applied Mathematics and Nonlinear Sciences 2024

参数信息

诊断准确率

1

平均预测误差

0.06

A型故障分类准确率

0.9845

技术优势

三类全准

对A、B、C三类故障的诊断准确率均达到1，无需针对不同故障分别调参。

克服梯度弥散

通过长短期记忆网络实时更新信息，解决了RNN的梯度弥散问题。

应用场景

• 航空机载维修系统：直接嵌入机载维修系统，实时诊断三类故障。
• 故障诊断系统：替代传统单一故障诊断器，多类故障一次识别。
• 智能运维：提高诊断精度，减少误报漏报，支持预测性维护。
• 工业物联网：接入机载传感器数据流，实现边缘端智能诊断。