基于通道注意力和时间注意力的时间卷积网络：用于航空发动机剩余使用寿命预测的双重注意力架构标题:Channelattention&temporalattentionbasedtemporalconvolutionalnetwork:Adualattentionframeworkforremainingusefullifepredictionoftheaircraftengines

一、URL简介   URL是网页的地址，比如 ​​ ​http://www.shanhaiMy.com​​​。Web浏览器通过URL从web服务器请求页面。   由于URL字符串常常会包含非ASCII字符，URL在传输过程中，往往出现错误。因此，可以将非字符串字符，让一些特殊ASCII字符组合，代替非ASCII字符。这就

指数退化模型定义为                                         

下图为C-MAPSS的4个数据子集测试集的所有发动机引擎的真实RUL与估计的RUL表现，并按照真实RUL值的大小从小到大排列。#导出预测rul和真实rul,pred为预测函数，model为训练后的NN模型pred_rul,real_rul=pred(model,test_iter)#将pred_rul和real_rul拼接，以方便进行排序rul

C-MAPSS是针对航空发动机剩余寿命预测的数据集。该数据集由NASA(美国国家航空航天局)发布，包含了四个不同类型的航空发动机的传感器数据，以及相应的故障模式和剩余寿命数据，如表1所示。表1InformationoftheC-MAPSSdataset.DatasetFD001FD002FD003FD004Engineunit

剩余使用寿命(Remainingusefullife,即RUL)预测技术是预测与健康管理(PHM)的关键技术。它主要是评估设备的性能状态，指导人们对设备进行更换或维修设备，有效避免由于机器故障而导致的安全问题和经济损失。通过阅读综述和研究型文献，剩余使用寿命(Remainingusefullife,即RUL)预测