【摘 要】
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为了研究状态监测大数据对设备运行状态的估计和预测,提出了一种人工经验与主成分分析相结合的长短期记忆网络方法(AEPCA-LSTM),利用运行过程中的监测时序数据对设备运行趋势
【机 构】
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武汉理工大学 能源与动力工程学院,湖北武汉 430063
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为了研究状态监测大数据对设备运行状态的估计和预测,提出了一种人工经验与主成分分析相结合的长短期记忆网络方法(AEPCA-LSTM),利用运行过程中的监测时序数据对设备运行趋势进行预测.通过基于人工经验的主要成分分析方法(AEPCA)从状态监测系统中提取与目标变量最相关的状态变量作为输入;利用长短期记忆网络(LSTM)对目标变量趋势变化进行预测,并考虑运行过程中新数据样本的持续产生,对模型进行定期更新,以提高模型的动态适应性.将所提出的方法应用于船舶副机系统的涡轮增压器转速预测中,结果表明,该方法相对于传统的PCA-LSTM和LSTM具有更小的预测平均误差0.18037,展现了其在时序数据趋势预测的优势.
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