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基于CNN - GRU - Attention的故障诊断方法研究

摘要

在现代工业与复杂系统运行中，故障诊断至关重要，它关乎设备的安全性与稳定性。随着系统复杂性的提升，传统故障诊断方法面临诸多挑战。CNN - GRU - Attention模型作为一种深度学习框架，结合了卷积神经网络（CNN）的空间特征提取能力、门控循环单元（GRU）的时序数据处理能力以及注意力（Attention）机制的关键信息聚焦能力。该模型在故障诊断应用中展现出较高准确率，能够有效处理复杂数据。然而，在实际应用中也面临数据获取困难与模型训练成本高等挑战，可通过数据共享、模型压缩等策略加以解决。CNN - GRU - Attention模型的优势在于其强大的特征提取与模式识别能力，为故障诊断领域提供了新的有效解决方案，推动了该领域的技术发展。

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