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基于数据驱动方法的在轨卫星智能温度预测

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1619-1627页

作者：夏青邱实刘新颖刘明郭金生林晓辉哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 北京卫星环境工程研究所北京100094

针对传统卫星温度预测方法在预测精度和鲁棒性方面表现不佳,难以满足高维度耦合数据预测需求的问题,提出一种针对卫星温度遥测数据的多元时序数据预测模型——改进的时间序列处理模块(advanced time series processing module,ATSPM)-Ne... 详细信息

针对传统卫星温度预测方法在预测精度和鲁棒性方面表现不佳,难以满足高维度耦合数据预测需求的问题,提出一种针对卫星温度遥测数据的多元时序数据预测模型——改进的时间序列处理模块(advanced time series processing module,ATSPM)-Net。首先,构建了包含一维卷积和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的ATSPM,以对高度耦合的遥测数据中的时间依赖关系进行多尺度提取。接着,设计了多元时序数据预测模型ATSPM-Net。通过堆叠ATSPM,ATSPM-Net确保模型的灵活感受野,从而实现高准确率和鲁棒性的遥测数据预测。最后,在5个数据集上进行的数值实验结果表明,相较于其他类型的时序数据预测模型,ATSPM-Net在参数量较少的情况下能展现出更优异的温度预测性能。

关键词：温度预测遥测数据时序数据预测

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以离散磨粒为计算单元的面齿轮展成磨削温度场预测方法

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中国机械工程 2024年

作者：马晓帆蔡志钦姚斌陈冠峰厦门大学航空航天学院厦门大学嘉庚学院机电工程学院

面齿轮磨削温度场预测中存在的两个难题，一是砂轮与面齿轮之间复杂的相对运动和接触变化，导致传统的齿轮磨削温度场模型失效；二是以往的磨削温度研究中，大多将砂轮-工件接触区域整体作为一个移动带状热源，忽略了磨削接触区域中离... 详细信息

面齿轮磨削温度场预测中存在的两个难题，一是砂轮与面齿轮之间复杂的相对运动和接触变化，导致传统的齿轮磨削温度场模型失效；二是以往的磨削温度研究中，大多将砂轮-工件接触区域整体作为一个移动带状热源，忽略了磨削接触区域中离散磨粒的微观切削行为，导致磨削温度场的计算精度不高。为了解决上述问题，本文建立了面齿轮的材料去除模型，推得轮齿材料去除参数的表达式，以砂轮离散磨粒为计算单元，将热流密度的建模与不同磨削阶段（滑擦，犁耕和切削）的磨削力模型相统一，创新性地提出了一种磨削温度预测方法。根据面齿轮的磨削温度测量实验，证明了该方法的预测误差为-6.94%～9.29%；同时，分析发现面齿轮展成磨削温度场呈现出明显的离散性、局部封闭性和非线性变化等特征，并探讨了这些特征的产生机理，为科学地认识和把握面齿轮展成磨削温度场奠定了基础。

关键词：面齿轮展成磨削离散磨粒温度预测温度场特征

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基于多特征量的GIS触头温度预测方法

电力工程技术 2024年第1期43卷 212-219页

作者：刘昱轩徐志钮胡伟涛赵汉武赵丽娟金虎华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 国网河北省电力有限公司超高压分公司河北石家庄050070 南方电网科学研究院有限责任公司广东广州510663

为防止因气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)触头温升造成的事故,有必要对GIS触头温度进行监测与预测。针对触头温度不易直接测量以及其温度易受运行工况与外界因素影响的问题,文中提出了一种基于多特征量的GIS触头温度预测方... 详细信息

为防止因气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)触头温升造成的事故,有必要对GIS触头温度进行监测与预测。针对触头温度不易直接测量以及其温度易受运行工况与外界因素影响的问题,文中提出了一种基于多特征量的GIS触头温度预测方法。文中通过建立三维仿真模型,分析了在不同接触电阻值、负荷电流、环境温度、风速、SF 6压强、太阳辐射强度下GIS的温度分布规律,结合热路理论定性验证了仿真模型的可靠性。通过分析可知,GIS触头温度预测的关键因素为外壳温升、负荷电流、风速、SF 6压强、太阳辐射强度,而环境温度影响可忽略,采取反向传播(back propagation,BP)神经网络用以上多特征量预测触头温升,将得到的预测值与建模方法的计算结果进行对比,误差为-0.7~0.68℃。该预测方法综合考虑多种影响因素对GIS温度场的影响,为基于外置传感器的GIS触头温度预测提供参考。

关键词：气体绝缘开关(GIS) 多物理场耦合有限元法反向传播(BP)神经网络温度预测热路理论

结合物理信息与深度神经网络的锂离子电池温度预测

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中国电力 2024年

作者：陈来恩曾小勇曾子豪成采辰孙耀科长沙理工大学电气与信息工程学院国网湖南综合能源服务有限公司内华达大学拉斯维加斯分校

准确预测锂离子电池的温度是电池管理系统的关键技术。本文针对锂离子电池的动态以及时序依赖特性构建了一个深度神经网络用于锂离子电池的温度预测。该模型可以提取数据的潜在高维特征并适当降维以减少模型复杂度，同时通过长短期记忆... 详细信息

准确预测锂离子电池的温度是电池管理系统的关键技术。本文针对锂离子电池的动态以及时序依赖特性构建了一个深度神经网络用于锂离子电池的温度预测。该模型可以提取数据的潜在高维特征并适当降维以减少模型复杂度，同时通过长短期记忆单元层捕获温度的长期依赖关系。此外，通过锂离子电池的开路电压、端电压以及电流实时计算产热率，从而为深度神经网络提供额外的物理信息输入。结果表明，该方法相比于目前文献报道的一些方法具有更好的温度预测性能。

关键词：锂离子电池温度预测产热率物理信息深度神经网络

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基于LSTM算法的玉米籽粒储藏温度预测

实验技术与管理 2024年第1期41卷 57-62页

作者：陈思羽徐爱迪王贞旭于添宋婉欣乔睿吴文福佳木斯大学机械工程学院黑龙江佳木斯154000 黑龙江省农业机械工程科学研究院黑龙江哈尔滨150081 吉林大学生物与农业工程学院吉林长春130022

为减少储粮损失和虫霉等的发生,该文利用自制试验仓及检测系统检测储藏玉米籽粒不同位置的粮温,分析粮堆温度变化及整个粮堆热量的传递过程。试验结果表明,仓外环境温度对粮温影响较大,仓内粮食温度变化与仓外环境温度变化相比较为滞后... 详细信息

为减少储粮损失和虫霉等的发生,该文利用自制试验仓及检测系统检测储藏玉米籽粒不同位置的粮温,分析粮堆温度变化及整个粮堆热量的传递过程。试验结果表明,仓外环境温度对粮温影响较大,仓内粮食温度变化与仓外环境温度变化相比较为滞后,粮堆第一层2号位置温度在检测周期中一直处于较低状态,温度最高位置出现在第四层12号位置。基于粮堆温度变化分析,该文开展了基于长短时记忆网络(LSTM)算法的玉米籽粒储藏粮温预测研究。结果表明:(1)对比预测值与试验值可知,粮堆第一、二、三、四层测试集的粮温准确率分别为0.62、0.89、0.83、0.79;(2)位于粮堆第二层和第三层的预测结果精度较高,试验仓粮堆底层和顶层温度易受环境温度影响,粮堆热量交换速度快,温度变化迅速,导致第一层和第四层预测结果精度偏低。该研究可为粮食储藏温度预测研究提供新思路。

关键词：玉米籽粒储藏 LSTM算法温度预测

基于随机森林算法的混凝土浇筑仓内部最高温度预测

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水电能源科学 2024年 84-87页

作者：周俊杰樊仕文方晨黄耀英刘富昌山西大同抽水蓄能有限公司三峡大学水利与环境学院

为有效预测混凝土浇筑仓内部最高温度,引入随机森林算法,建立了基于随机森林算法的混凝土浇筑仓内部最高温度预测模型,结合西部某典型混凝土坝工程,收集高、低温季节浇筑仓实测温度,以冷却水管进出口水温、通水流量、浇筑仓层厚和环境... 详细信息

为有效预测混凝土浇筑仓内部最高温度,引入随机森林算法,建立了基于随机森林算法的混凝土浇筑仓内部最高温度预测模型,结合西部某典型混凝土坝工程,收集高、低温季节浇筑仓实测温度,以冷却水管进出口水温、通水流量、浇筑仓层厚和环境气温为输入,混凝土浇筑仓内部最高温度为输出,采用所建模型进行训练和优化。实例应用结果表明,与传统BP神经网络预测模型相比,基于随机森林算法的混凝土浇筑仓内部最高温度预测模型对混凝土内部最高温度预测具有更好的效果。

关键词：混凝土浇筑仓最高温度随机森林温度预测温控防裂

基于DC-CNN-PE-SSA-Informer的电缆缆芯温度预测研究

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昆明理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：鲍克勤赵欣妍刘擘王仕博郝海斌上海电力大学自动化工程学院中国瑞林工程技术有限公司昆明理工大学冶金与能源工程学院

针对电缆缆芯温度不易直接测量，且预测精确度不足的问题，本文提出了DC-CNN-PE-SSA-Informer混合预测模型，该模型利用扩展因果卷积网络（DC-CNN）增强对时间序列数据局部特征的捕捉能力，并将提取的特征传递至Informer模块以捕获长期... 详细信息

针对电缆缆芯温度不易直接测量，且预测精确度不足的问题，本文提出了DC-CNN-PE-SSA-Informer混合预测模型，该模型利用扩展因果卷积网络（DC-CNN）增强对时间序列数据局部特征的捕捉能力，并将提取的特征传递至Informer模块以捕获长期依赖关系，通过引入相对位置编码（PE）加强informer模型对时间序列中相对位置信息的捕捉能力，最后由麻雀搜索算法（SSA）进行参数优化。通过对电缆温度场进行有限元分析，求解出不同条件下的缆芯温度作为仿真实验的样本数据。仿真结果表明，DC-CNN-PE-SSA-Informer模型相比常见的预测模型在电缆缆芯温度预测方面具有更高的预测精度，为电力调度的运行方式提供了依据。

关键词：电力电缆温度预测扩展因果卷积网络 Informer 麻雀搜索算法位置编码

POD算法在飞机RAT舱温度预测中的应用研究

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航空工程进展 2024年第1期15卷 127-134页

作者：洪烨杨溢炜刘虔浦程楠上海飞机设计研究院电控集成所上海201210

冲压空气涡轮(RAT)系统是飞机的应急发电系统,在飞机失去主交流电源后为飞机供电,RAT平时回收在非气密区的RAT舱内,在应急工况下释放到气流中。RAT舱温度很大程度上决定了RAT的释放时间,进而影响飞机在应急工况下的安全性,RAT舱的温度... 详细信息

冲压空气涡轮(RAT)系统是飞机的应急发电系统,在飞机失去主交流电源后为飞机供电,RAT平时回收在非气密区的RAT舱内,在应急工况下释放到气流中。RAT舱温度很大程度上决定了RAT的释放时间,进而影响飞机在应急工况下的安全性,RAT舱的温度预测对于应急供电下的安全性具有重要意义。通过本征正交分解(POD)将RAT舱温度与高度、大气静温、飞行速度、RAT舱周围舱温度作为模型整体进行统一分析,并通过RAT舱温度简化模型及简化模型与完整模型的映射关系,选取试验数据作为样本数据,利用POD算法进行RAT舱温度预测。结果表明:1阶模态占据所有模态的比重超过99%,归一化处理后预测结果的平均绝对误差最小可达到0.063,均方根误差最小达到0.07;POD算法可以在样本数据基础上,通过模态重构有效预测RAT舱的温度信息。

关键词：本征正交分解冲压空气涡轮舱温度预测模态分析

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基于时空神经网络的汽车乘员舱温度预测

武汉理工大学学报 2024年第3期46卷 134-141页

作者：陈伦江苏楚奇刘珣武汉理工大学汽车工程学院武汉430070 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070

驾乘人员附近的局域温度预测是优化汽车空调系统控制并实现乘员舱区域化热管理的有效措施。针对乘员舱局域温度的动态预测问题,综合考虑了乘员舱温度场的空间特征与时间特征,并融合汽车空调的风速特征,建立了属性增强的时空图卷积网络模... 详细信息

驾乘人员附近的局域温度预测是优化汽车空调系统控制并实现乘员舱区域化热管理的有效措施。针对乘员舱局域温度的动态预测问题,综合考虑了乘员舱温度场的空间特征与时间特征,并融合汽车空调的风速特征,建立了属性增强的时空图卷积网络模型(AST-GCN)。通过在实车上收集的多组数据集进行模型训练和验证试验表明,在预测较长时间范围的温度变化时,AST-GCN模型的预测精度相比时间图卷积网络模型(T-GCN)和门控循环单元网络模型(GRU)更高。此外,扰动分析试验表明,AST-GCN模型具有较好的鲁棒性。

关键词：汽车空调系统区域化热管理温度预测时空图卷积网络