【摘 要】
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机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性.随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法.文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验.注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命.文章对NA
【机 构】
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石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043;石家庄铁道大学 省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点试验室,河北 石家庄 050043
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机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性.随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法.文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验.注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命.文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值.
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采用催化温度滴定法对石油及石油产品的酸值进行测定,考察了可能影响其测试结果的各种因素,包括催化指示剂多聚甲醛的粒径和用量、滴定速率、过滤因子、溶剂空白值、环境温度等.结果 表明:当多聚甲醛的粒径小于75 μm、滴定速率为2 mL/min、过滤因子为45时,在考虑溶剂空白值的情况下可以获得较好的数据精确度;测试环境温度与多聚甲醛的用量对滴定分析结果影响较小.另外,鉴于目前使用的溶剂空白值测定方法繁琐且耗时长,开发了一种简便易行的溶剂空白值测定方法.
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