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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。 相似文献
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高速公路平纵曲线组合路段常出现单一平曲线和竖曲线要素满足规范,但二者相结合后存在安全隐患的情况。为评估这类组合路段的交通风险、提升组合路段安全性,综合运用可拓云理论与理想点法,提出了基于可拓云模型的交通风险评估方法。基于已有事故数据和文献,从驾驶员、道路、交通环境以及其他因素的角度出发,构建了包含15个指标的交通风险评估指标体系,并将每个指标划分为5个风险等级;利用层次分析法和熵权法确定各评估指标主、客观权重后,再通过理想点法确定各评估指标组合权重;参照公路路线设计规范及相关文献,考虑定性指标的边界模糊性划分各评估指标的风险等级,并按照等比原则实现定性指标的定量化描述;构造可拓云模型云隶属度矩阵,计算综合评判向量,最后根据最大隶属度原则确定路段风险等级。以云南省3段高速公路路段作为分析案例,利用基于可拓云模型的交通风险评估方法计算了各路段风险等级,并识别了各路段的危险性指标。结果表明:该方法与传统基于模糊综合评价法相比,评估结果相同,但信息更丰富,其综合评判模糊等级特征值的期望Exr反映了路段的安全程度;Y路段的Exr高于C路段,表明Y路段比C路段更安全;3段路段的评估结果的置信度因子θ均小于0.05,表明结果可信度较高,验证了该方法在交通风险评估过程中的适用性。 相似文献
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[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。 相似文献
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针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题,本文以公路运输为研究场景,将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标,在引入需求可拆分这一限制条件的基础上,构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法,并实现当解持续不变时,初始化信息素,以增加随机性。结果表明,与传统求解算法相比,改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%),寻优性更好(优化率提高7.41%)。
通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知:效率、公平、
运力这3个子目标相互悖反,增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平;当运力不变时,效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。 相似文献
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