《表1 气缸盖实验样本信息》

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《基于注意力机制BiLSTM的设备智能故障诊断方法》

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选取无负荷条件下发动机气缸盖4种故障状态振动信号各2.5 s时间长度数据作为实验样本，每类数据通过50%的样本重叠率进行扩充，得到如表1所示实验样本信息，其中每种故障状态数据随机选取80%的样本用于模型训练，20%的样本用于模型验证与测试．