基于DAM和CNN-LSTM的辅助动力装置性能参数预测模型

王力; 马宪

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基于DAM和CNN-LSTM的辅助动力装置性能参数预测模型

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针对辅助动力装置(APU,auxiliary power unit)性能参数难以准确预测的问题,提出一种基于特征与时序的双阶段注意力机制(DAM,dual-stage attention mechanism)和卷积神经网络(CNN)-长短期记忆网络(LSTM)的混合模型;所提的方法在特征提取阶段加入了通道注意力机制(CAM,channel attention mechanism);输出阶段加入了时序注意力机制(TAM,temporal attention mechanism),加强了CNN对重要特征的提取能力和历史关键信息对预测输出的影响,并利用改进的粒子群算法对模型关键参数寻优,提高预测精度;实验结果表明,所提出的新方法在多变量输入和多步长的APU排气温度(EGT,exhaust gas temperature)预测中均取得了很好的效果,预测精度大幅提高。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第5期|55-61|共7页
作者
王力; 马宪;
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作者单位

中国民航大学职业技术学院;

中国民航大学电子信息与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
辅助动力装置; 性能参数预测; 双阶段注意力机制; 长短期记忆网络; 排气温度; 粒子群算法;

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