长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

崔展博; 景博; 焦晓璇; 潘晋新; 王生龙

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长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

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摘要

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune,LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.0335,明显低于直接预测误差1.5368。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。

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来源
《国防科技大学学报》 |2023年第4期|243-252|共10页
作者
崔展博; 景博; 焦晓璇; 潘晋新; 王生龙;
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作者单位

空军工程大学航空工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
迁移学习; 寿命预测; 氧气浓缩器; 灰狼优化器;

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