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摘要
为提高燃气轮机故障诊断中预测模型的准确度，提出一种结合了自注意力(Self-Attention, SA)机制的二维卷积神经网络(Two-Dimensional Convolutional Neural Network, 2DCNN)诊断方法。相比传统的故障特征提取和样本分类两阶段模式，该方法将两者合二为一：将涡轮传感器的振动信号转为格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF),实现振动信号从一维序列到二维图像的变换，利用SA-2DCNN的卷积层、池化层、注意力层和全连接层分别进行特征构建和样本分类，得到与振动信号对应的故障类型。以某电厂燃气轮机数据进行实验，结果表明SA-2DCNN模型具有强大的特征提取能力，分类准确率达到95.1%,相比传统模型提升了0.05～0.10,能更好地应用于叶片故障诊断。
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