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基于BP神经网络的星外设备温度预测

工程热物理学报 2019年第7期40卷 1601-1606页

作者：宁东坡徐志明航天东方红卫星有限公司

卫星舱外设备由于热容较小,所处的空间热环境复杂,热控设计难度较大。本文基于神经网络算法,建立了以星外设备热控设计参数为输入、设备温度为输出的BP神经网络模型。经过训练后的神经网络模型对样本数据的温度预测误差在1%左右,对新设... 详细信息

卫星舱外设备由于热容较小,所处的空间热环境复杂,热控设计难度较大。本文基于神经网络算法,建立了以星外设备热控设计参数为输入、设备温度为输出的BP神经网络模型。经过训练后的神经网络模型对样本数据的温度预测误差在1%左右,对新设计的热控参数预测误差在2%左右,表明所建立的BP神经预测温度模型精度高、稳定性强。通过所建立的神经网络模型对设备的热控参数进行了敏感性分析,分析结果表明支架的长度和支架安装面的传热系数对设备一轨内的最高温度影响更大。

关键词： BP神经网络温度预测敏感性分析

基于模型的红外光谱温度预测及校正方法（英文）

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光谱学与光谱分析 2015年第5期35卷 1450-1456页

作者：杨驰晓彭思龙单鹏毕一鸣唐亮谢琼中国科学院自动化研究所北京100190

温度校正是红外光谱定性定量分析中的一个关键问题,通过去除光谱数据中的温度效应,可以改善模型的线性度,从而提高模型的预测精度。通常的温度校正方法不仅需要记录训练集光谱的采集温度,而且需要记录测试集光谱的采集温度,这对很多实... 详细信息

温度校正是红外光谱定性定量分析中的一个关键问题,通过去除光谱数据中的温度效应,可以改善模型的线性度,从而提高模型的预测精度。通常的温度校正方法不仅需要记录训练集光谱的采集温度,而且需要记录测试集光谱的采集温度,这对很多实际应用中的光谱温度校正造成了困难。提出了一种基于模型的光谱温度预测及校正方法,通过训练集数据对光谱中的温度信息进行建模,利用模型的信息,从而能从测试集光谱数据中估计出采集温度,并进行光谱数据的温度校正,降低了温度校正方法对测试集光谱数据采集温度的依赖性。作为方法的验证,进行了两部分的实验:在第一部分的实验中,通过对十个浓度的水-乙醇二元混合物光谱数据的温度预测以及温度校正的实验,证明了本文方法的有效性;在第二部分的实验中,我们采用了Wulfert的经典温度校正方法 CPDS的实验数据和实验方案,对三元混合物的光谱数据进行温度预测以及温度校正,得到了不亚于CPDS方法的温度校正效果,同时也证明了该方法对三元混合物光谱数据的适用性。通过两部分的实验表明,在缺少测试集测量温度的情况下,提出的温度校正方法仍可对光谱数据进行有效的预测和校正,降低了温度校正方法对测试集数据的依赖性,从而提高了温度校正方法的适用性。

关键词：红外光谱温度预测温度校正多元校正模型

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发动机控制器ECU中功率管的温度预测研究

湖南大学学报（自然科学版） 2014年第5期41卷 8-13页

作者：任国峰田丰杨林上海交通大学汽车电子技术研究所上海200240

为了准确预估发动机控制器ECU中的功率MOSFET管的温升情况,建立了一个针对工作于PWM脉宽调制方式下的功率MOSFET管的峰值节点温升预测简化模型,基于功率管的DATASHEET参数,模型可以快速地对工作于PWM调制方式下的功率管峰值节点工作温... 详细信息

为了准确预估发动机控制器ECU中的功率MOSFET管的温升情况,建立了一个针对工作于PWM脉宽调制方式下的功率MOSFET管的峰值节点温升预测简化模型,基于功率管的DATASHEET参数,模型可以快速地对工作于PWM调制方式下的功率管峰值节点工作温度做出精确预测.通过试验测量的温升结果和模型的预测温升结果的对比,验证了模型的温升预测精度,对温升的预测最大误差不超过2.3%.虽然温度预测模型是基于柴油机电磁阀驱动电路,但预测模型可以很容易地扩展到其他的功率驱动电路拓扑结构.

关键词：热分析温度预测模型功耗瞬态热阻

基于小波去噪和改进型PSO-SVM的微波加热温度预测模型研究

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化工学报 2018年第A02期69卷 291-299页

作者：周新志邵伦李荣昆赵成萍董晨龙四川大学电子信息学院四川成都610065 资阳陆军预备役工兵团四川资阳641300

针对微波加热过程的非线性相关性和时滞性,提出基于相关原则优化阈值的小波去噪和改进型粒子群算法优化支持向量机相结合的微波加热褐煤温度预测方法。采用相关原则优化阈值的小波对微波加热褐煤温度进行提取,通过引入相似度函数和控制... 详细信息

针对微波加热过程的非线性相关性和时滞性,提出基于相关原则优化阈值的小波去噪和改进型粒子群算法优化支持向量机相结合的微波加热褐煤温度预测方法。采用相关原则优化阈值的小波对微波加热褐煤温度进行提取,通过引入相似度函数和控制参数α改进粒子群算法,用于优化微波加热褐煤温度支持向量机预测模型的惩罚系数C、不敏感损失函数参数ε、核函数参数g等3个直接影响温度预测精度的参数。相似度函数增大,粒子随机变异率增大;迭代次数增加,控制参数α减小。仿真实验结果表明,优化后的支持向量机回归预测模型提高了微波加热褐煤温度预测的准确率,为微波干燥褐煤控制方法的研究提供一种可供参考的数学模型。

关键词：微波加热干燥粒子群优化算法支持向量机小波变换温度预测算法数学模型

基于CNN-LSTM融合神经网络的CRTSⅡ型轨道板温度预测方法

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铁道学报 2023年第2期45卷 108-115页

作者：王得道王森荣林超李顺龙哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090 中铁第四勘察设计院集团有限公司湖北武汉430063

准确预测CRTSⅡ型轨道板温度可对轨道板内高温的出现及时进行预警,减小高温时期涨板对列车运营带来的威胁。同时考虑外界环境温度对轨道板温度影响的时滞效应与轨道板自身在时间上的温度变化规律,提出基于卷积神经网络(CNN)与长短期记... 详细信息

准确预测CRTSⅡ型轨道板温度可对轨道板内高温的出现及时进行预警,减小高温时期涨板对列车运营带来的威胁。同时考虑外界环境温度对轨道板温度影响的时滞效应与轨道板自身在时间上的温度变化规律,提出基于卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)融合模型的板温预测方法。先通过CNN在时间轴上对气温与轨温进行卷积提取出过去一段时间内外界气象条件对当前时刻板温的影响,再将CNN在各个时间点上的输出作为LSTM的输入特征利用轨道板自身的传热规律对板温进行预测。结果表明:过去12 h内的外界气象条件对当前时刻的板温有较大影响,利用训练好的CNN-LSTM在测试集上对未来40 min的板温进行预测,其预测误差绝对值的数学期望为0.925℃。

关键词：轨道板温度预测卷积神经网络长短期记忆网络 CNN-LSTM融合神经网络

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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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基于VMD-MGRU的箱式变压器高压套管温度预测

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电机与控制学报 2021年第8期25卷 18-28页

作者：赵洪山王奎王震刘秉聪彭轶灏华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

为了提前预防箱式变压器高压套管过热和爆炸等事故发生,提高变压器运行的安全稳定性,提出一种基于变分模态分解与改进门控循环单元神经网络的变压器高压套管温度预测方法。首先,运用变分模态分解将箱式变压器高压套管温度分解为具有不... 详细信息

为了提前预防箱式变压器高压套管过热和爆炸等事故发生,提高变压器运行的安全稳定性,提出一种基于变分模态分解与改进门控循环单元神经网络的变压器高压套管温度预测方法。首先,运用变分模态分解将箱式变压器高压套管温度分解为具有不同特征的子序列分量,减少不同趋势信息对预测精确度的影响;然后,提出改进门控循环单元神经网络MGRU,针对分解后各子序列分别建立基于MGRU的时间序列预测模型;最后,叠加各子序列预测结果,得到高压套管温度最终预测值。结合某小区箱式变压器套管在线监测平台实际算例,仿真结果表明,相较于传统预测算法,所提方法在单步和多步预测中都能更好地预测箱式变压器高压套管温度,具备更优良的预测性能和更好的泛化能力。

关键词：箱式变压器高压套管温度预测变分模态分解改进门控循环单位神经网络在线监测平台多步预测

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骨材料微铣削刀刃温度预测模型

东北大学学报（自然科学版） 2020年第11期41卷 1615-1622页

作者：刘宇陈启森董秋实东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110819

由于骨材料的脆硬性和微铣削加工特点,目前还没有有效的骨铣削刀刃温度的理论预测模型,因此,提出一种骨材料微铣削刀刃温度预测模型,考虑骨材料在高速微铣削加工中热的产生、传递以及分配的特点,将预测模型划分成铣削产热模型和刀刃温... 详细信息

由于骨材料的脆硬性和微铣削加工特点,目前还没有有效的骨铣削刀刃温度的理论预测模型,因此,提出一种骨材料微铣削刀刃温度预测模型,考虑骨材料在高速微铣削加工中热的产生、传递以及分配的特点,将预测模型划分成铣削产热模型和刀刃温度模型两个子模型.然后,建立骨铣削实验平台,并通过热像仪采集铣削过程中刀刃温度变化.最后,对比实验结果与理论预测,验证已建立的骨材料微铣削刀刃温度预测模型的合理性.该骨材料微铣削刀刃温度预测模型方便指导医生根据不同要求选择合适的加工参数,辅助工程人员进行刀具优化设计.

关键词：骨材料温度预测微铣削刀刃温度静态平面热源

花岗岩内幕储层温度预测技术及效果——以共和盆地干热岩为例

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石油地球物理勘探 2024年第3期59卷 581-590页

作者：常德双郭增虎汪关妹唐美珍王冬雯东方地球物理公司研究院河北涿州072751 东方地球物理公司华北物探处河北任丘062550

青海省共和盆地印支期花岗岩是有利的干热岩资源,但花岗岩内幕地震反射杂乱、非均质性强,目前基于地震资料的温度预测方法少见,制约了干热岩资源的开发。为此,提出花岗岩内幕储层温度预测技术。重构不同频段地震数据,优选花岗岩内幕横... 详细信息

青海省共和盆地印支期花岗岩是有利的干热岩资源,但花岗岩内幕地震反射杂乱、非均质性强,目前基于地震资料的温度预测方法少见,制约了干热岩资源的开发。为此,提出花岗岩内幕储层温度预测技术。重构不同频段地震数据,优选花岗岩内幕横向反射连续性好的优势频带(10~20 Hz)数据开展构造解释,并结合地层岩性、电性纵向变化特征,将花岗岩内幕纵向分为四层;依据实验室结果,利用测井资料建立温度与地震速度的关系,然后开展高精度纵波速度反演,从而预测温度空间变化规律。该方法在共和盆地取得了较好的效果,可为类似地区提供参考。

关键词：干热岩优势频带温度预测共和盆地花岗岩内幕