LSTM用于故障诊断

引用中提到的模型是混合神经网络故障诊断模型，其中包含了CNN层、BiLSTM层、注意力层和softmax层。其中BiLSTM层是用于序列数据的处理，可以对时序数据进行建模，因此可以用于故障诊断。在引用中，作者使用了BiLSTM层对时域信号进行特征提取，并通过t-SNE可视化结果来展示模型的特征提取能力。在引用中，作者使用了不同负载下的数据对模型进行测试，并采用混淆矩阵来表示故障诊断结果，证明了该模型具有优越的诊断能力。因此，LSTM可以用于故障诊断，并且在混合神经网络中与其他网络层结合使用可以提高模型的诊断性能。