基于擠壓-激勵注意力機制的CNN-LSTM煤礦用電機異常狀態(tài)檢測

摘要： 針對環(huán)境惡劣和復(fù)雜工況導(dǎo)致煤礦用電機故障頻發(fā)，為保障煤礦用電機的可靠運行，提出一種基于擠壓-激勵注意力機制的CNN-LSTM煤礦用電機異常狀態(tài)檢測模型。首先引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）獲取多特征輸入空間聯(lián)系，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）提取序列時序變化特征，結(jié)合擠壓-激勵注意力機制（SE）為LSTM層進行自適應(yīng)權(quán)重分配來增強電機定子電流的關(guān)鍵信息提??；然后通過均方根誤差（RMS... （共5頁）