公开(公告)号：CN112257263B

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202011139314.1

申请日：2020-10-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王欣刚 ,  刘元俊 ,  徐歆尧 ,  徐德

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明属于现代工业故障预测与健康管理领域，具体涉及一种基于自注意力机制的设备剩余寿命预测系统，旨在为了解决现有RUL预估方法实时性效果不足的问题，本发明系统包括深度单元，基于前馈神经网络构建，配置为将输入数据消除时间维度后进行高维向量表示，得到第一向量；注意力单元，配置为将输入数据的时间序列映射到统一的向量空间，并将向量空间中对应的特征向量输入到自注意力模块，得到多个子空间的注意力向量并拼接为一个，得到第二向量；预测单元，配置为将第一向量、第二向量合并为第三向量，并通过前馈神经网络输出预测结果。本发明可以保持预测精度的基础上可以更好的并行化计算，提高了预测的实时性。

公开(公告)号：CN112257263A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011139314.1

申请日：2020-10-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王欣刚 ,  刘元俊 ,  徐歆尧 ,  徐德

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明属于现代工业故障预测与健康管理领域，具体涉及一种基于自注意力机制的设备剩余寿命预测系统，旨在为了解决现有RUL预估方法实时性效果不足的问题，本发明系统包括深度单元，基于前馈神经网络构建，配置为将输入数据消除时间维度后进行高维向量表示，得到第一向量；注意力单元，配置为将输入数据的时间序列映射到统一的向量空间，并将向量空间中对应的特征向量输入到自注意力模块，得到多个子空间的注意力向量并拼接为一个，得到第二向量；预测单元，配置为将第一向量、第二向量合并为第三向量，并通过前馈神经网络输出预测结果。本发明可以保持预测精度的基础上可以更好的并行化计算，提高了预测的实时性。