基于GRU的仪表着陆系统故障预测方法研究

故障预测技术在保障仪表着陆系统的可靠运行、提高空管效能等方面具有重要应用价值。结合仪表着陆系统运行特征和实际运行维护工作,提出一种基于GRU的仪表着陆系统故障预测方法。以航向信标为研究对象,在分析其监控参数与设备运行状态之间的关系后,将监控参数作为故障特征参数;根据监控参数时间步长、时变性特征显著的特点,采用GRU预测监控参数的未来变化趋势;根据监控参数的隶属函数计算出参数未来时刻可能发生“故障”的概率,实现对航向信标故障的预测。结果表明:基于GRU的仪表着陆系统预测方法的相对预测精度在95%以上。

基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测

通过对深度卷积神经网络的深入研究,提出基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测方法,保障系统安全运行。采用广域测量系统测量每个支路与节点,将获得的功率与关键特征值分别作为深度卷积神经网络模型输入、输出,训练这2个数据,并使用深度卷积神经网络AlexNet分析输入数据与输出数据的映射关系,建立基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测模型,通过特征值分组、振荡模式筛选、数据预处理、模型训练和模型评估,实现电力系统运行状态评估,完成电力系统故障预测。实验结果说明:该方法的关键特征值计算结果与实际结果基本一致,可靠性高;使用正则化可提升模型泛化效果,防止模型过拟合;与其余方法的准确率和误报率指标相比,所提方法的准确率高达99.52%,误报率为1.16%,综合评价指标较高,评估效果优势显著。

基于深度学习的集群系统故障预测方法

在面对集群系统故障预测时,长时间序列预测中存在因关键特征信息丢失而导致梯度消失或爆炸问题,从而影响了故障预测模型的准确性。基于此,提出一种新的基于深度学习的集群系统故障预测方法。该方法采用双向门控循环网络(bidirectional gate recurrent unit, BiGRU)来捕捉局部时序特征,同时采用Transformer来提高全局特征提取能力。通过BiGRU层中双向的信息传递获得集群系统日志上时序特征的动态变化,以获取集群事件中的潜在因果关系和局部时间特征,使用Transformer层并行处理BiGRU层输出的时间序列,得到全局的时间依赖性,继而由全连接神经网络层得到预测结果。通过由Blue Gene/L系统产生的真实日志所构建的公共数据集来验证方法的有效性,结果表明,所提方法优于对比方法,其最佳正确率和F1值分别达到91.69%和92.74%。

基于INGO-Transformer的模拟电路元件故障预测

针对模拟电路元件易受外部环境影响发生故障、故障特征提取困难、无法准确预测及诊断元件故障等问题,基于Transformer模型提出改进INGO-Transformer方法。采用小波包分解(WPD)对原始数据进行特征提取,使用特征向量之间的三角距离来表征模拟电路中元件的退化状态,使用INGO优化Transformer的训练超参数构建预测模型。以Sallen-Key带通滤波电路与镜像电流源电路为预测实验对象进行故障预测实验,采用MAE与MSE作为故障预测模型评价指标,两组实验电路10次实验平均MAE、MSE结果分别为4.2162e-04、4.1906e-07和0.0017、1.9625e-05。仿真结果表明,所提方法在模拟电路单一元件故障预测中具有较高的准确性与较强的泛化能力。

一种融合注意力机制的CNN-BiGRU磁盘故障预测方法研究

磁盘作为重要的存储介质,一旦出现故障很可能会导致存储数据丢失,给个人及企业带来难以估量的损失。现有磁盘故障预测模型存在不能很好地平衡磁盘数据样本、未充分利用磁盘数据的时序特性等问题。以Backblaze云存储公司公布的真实磁盘数据为研究对象,提出了一种融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)网络的磁盘故障预测模型。在数据预处理方面,采用负采样与焦点损失函数来平衡正负样本,利用CNN进行特征提取,并结合BiGRU网络来有效地处理时序数据。通过融合注意力机制,能够让模型快速地捕捉更多关键特征信息,将筛选出的特征与数据输入模型进行训练。通过对比其他故障预测模型,本文提出的模型在精确率等4个评价指标上均有1%~7%的性能提升,为提高磁盘存储的可靠性提供了有力的支撑。

供水管网故障预测的机器学习方法

近年来我国各地供水管网运行安全问题频发,造成了巨大的经济损失与严重的社会影响。因此,准确地预测管道故障,精准地维护管道,经济高效地保障供水管网的运行安全具有十分重要的意义。然而,目前关于前沿算法在管道故障预测方面的应用有待探索,并且关于系统性比较机器学习算法的研究尚不多见。为此,首先明确了供水管网故障预测问题,介绍了逻辑回归、随机森林、人工神经网络和一维卷积神经网络四种机器学习算法的基本原理。以我国南方某市工业园区供水管网为例,检验比较了四种模型的故障预测性能,结果显示一维卷积神经网络准确性最好但随机森林效率最高。同时分析了管道特征对故障概率的影响,管径、管长、道路等级与施工企业资质是最重要的四个特征,故障概率与管径、道路等级呈负相关,而与管长、施工企业资质呈正相关。

医疗设备故障预测与预防维护策略研究

本文旨在探讨医疗设备故障预测与预防维护策略的重要性以及相关研究进展。通过分析医疗设备故障的影响,以及探讨其可能发生的机制,本文旨在提供一种系统性的方法,以帮助医疗机构有效地预测和预防设备故障,从而提高医疗服务的质量和可靠性。

试验系统故障预测与健康管理设计及实现

现阶段试验系统朝着全面信息化趋势发展,单纯靠指挥员、操作员人为判断与维护的安全生产管理办法难以继续施行。系统的故障预测和健康状态管理顺势逐步进入试验系统常规设计要求中,成为研究专项内容进行指标考核。本文以某试验系统建设为契机,探索研究出一套故障预测和健康状态管理程序架构,并在工艺系统设计、测控一体化硬件配置基础之上,通过网络信息交互、下位软件编程、人机交互界面等技术,实现试验系统的高效运维。

极端气象条件下基于深度学习网络特征的变压器故障预测

根据极端气象条件下变压器产生故障时的环境参数,结合变压器故障预测中常用的油中溶解气体的含量,提出一种基于深度学习网络的故障预测方法。针对已有的变压器故障诊断方法泛化能力弱、时效性低、精度低等缺点,引入极端气象参数,并通过对多组数据序列进行时因分析,提取数据随着时间的变化关系;其次,设计一种新型的神经网络,将油气参数与极端气象参数的时间特征融合,并通过深度学习网络进行故障分类与预测。仿真实验结果表明,相比于其他传统故障预测方法,所提出的极端气象条件下基于深度学习网络的变压器故障预测方法准确率有显著提高。

基于预警控制限自学习的滚动轴承早期故障预测

传统滚动轴承故障预警通常采用固定阈值分级报警,存在较多的误报警和漏报警。如何有效地从振动信号里学习能表征其健康状态的指标,自学习故障预警控制限,是解决该问题的关键所在。因此,提出一种预警控制限自学习的轴承早期故障预测方法。首先,采用短时傅里叶变换提取振动数据的故障特征;其次,提出基于矩阵变量高斯卷积深度置信网络的健康指标构建方法,在不破坏二维样本空间内部结构的同时将故障特征组合抽象成高层特征,通过全连接层构建健康指标;再次,拟合正常运行状态健康指标的概率分布的及检验拟合优度,并以上侧分位数作为故障预警控制限;最后,以国际标准轴承数据集验证了所提方法的有效性。

基于机器学习的变电站故障预测方法研究

针对当前变电站故障数据处理存在的不足,提出了基于机器学习的变电站故障预测方法。该方法首先收集变电站正常运行和故障发生期间的各种数据,将数据集按照一定比例分为训练集、验证集和测试集。之后选择合适的特征进行提取,并采用分布式机器学习算法进行模型训练和预测。最后通过对两个实际变电站产生的数据进行分析,验证了所提出方法的可行性。实验结果表明该方法能够有效提高故障预测的准确度和效率,并且可以帮助电力系统实现智能化管理和优化运行。

大规模集群硬盘故障预测可迁移性研究

硬盘驱动器(HDD)仍然是大型数据中心与超算中心主要和重要的存储部件,而存储集群规模地持续扩大对硬盘故障预测的研究不断提出挑战.当前,前人已使用统计学、机器学习和深度学习等不同类型的故障预测方法用于大规模存储集群的硬盘故障预测,并取得不俗的研究结果.但是,对于故障模型的迁移性与数据集差异的相关研究还较少.我们收集了多种类型的HDD数据集与基于不同策略的模型,对其进行交叉实验验证,在模型迁移性、数据集预处理和模型参数方面获得了相关实验结果,例如:数据集在回溯时间与平衡度上的设置显著影响一定程度的预测模型性能,而模型参数设置则并不敏感;模型在不同数据集之间的可迁移性强弱不定,而数据集特征类型和数量的选择更影响预测模型性能.

基于Transformer的风电机组故障预测

为了研究基于SCADA数据的风电机组故障预测方法,将一台2000 kW双馈风电机组14个月的SCADA数据作为研究对象,首先对数据进行预处理,保证数据的可用性,其次,考虑到传统Transformer模型存在模型结构复杂且模型参数设置多等问题,通过引入线性解码器结构构建Transformer模型,并使用该模型对风电机组故障进行预测研究。研究表明:所构建的算法模型具备长期使用稳定性,模型可以消除误预测现象,可以提前6天时间做出故障预测,为避免因故障恶化而引起突然停机提供了保障。

基于卷积双向长短时记忆模型的风电机组故障预测

随着风电产业的快速发展,大量风电机组投入使用。为使风电机组高效运行,减少因故障停机而造成的高维护成本,对风电机组故障预测方法进行研究。以一台2000 kW双馈风电机组14个月的数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)数据为基础,建立卷积神经网络-双向长短时记忆网络(convolutional neural network-bidirectional long short-term memory,CNN-BiLSTM)算法模型,首先采用卷积神经网络剔除输入数据中的异常噪声数据,提取输入数据的关键局部特征,简化输入数据复杂度,然后将处理后的输入数据放入双向长短时记忆网络中进行有功功率预测,对有功功率真实值与预测值的残差进行分析,完成风电机组故障预测。结果表明:所构建的算法模型具备故障预测的稳定性,而且可以消除多种因素导致的误预测,比风电机组SCADA系统提前4 d做出故障预测,为避免因故障恶化而引起突然停机提供了保障。

日志信息驱动的计算机网络节点故障预测研究

针对计算机网络中节点故障对正常业务运行的影响,提出了一种以日志信息为驱动的故障预测方法,通过构建高效的深度学习模型,并引入校正机制,对计算机网络中的节点故障进行预测和诊断,支持网络运维的需求。首先收集计算机网络中各节点产生的日志信息,获得各节点的状态向量和所有节点的状态矩阵,然后通过状态填补原则补充数据集,最后将故障预测问题转换成时间序列预测问题。在公开的小规模运维数据集GAIA中进行性能评估。实验结果表明,与其他算法相比,所提模型在局部网络场景下预测效果良好,预测有效性得到了验证,为计算机网络故障预测研究提供了一定的参考价值。

基于CNN-LSTM-LOF的过程故障预测模型

在现代工业过程中,故障预测可以及时预测设备的潜在故障,减少事故的发生以及降低经济损失,因此故障预测对于过程系统至关重要。由于过程系统的复杂性以及运行数据集分布不均,使用正常数据集离线预测运行状态的方法没有较好的泛用性,且不太准确。针对以上问题,将卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,用于提取设备运行数据的特征,在线预测之后的运行状态;随后将预测结果送入在离线状态下训练好的局部异常因子(LOF)模型中,计算预测出时间序列的异常值;最后将异常值与离线状态下训练出的故障阈值进行比较,大于阈值则认为存在潜在故障。将模型用于田纳西-伊斯曼(TE)时间序列进行验证,并与传统的故障预测方法进行比较,实验结果表明:本文所提模型对于多故障以及单故障预测相比传统故障预测方法均具有更好的效果,可以提前1个采样窗口检测到数据异常,有应用于工业故障预测的潜力。

船舶设备故障预测和维护管理方法分析

随着船舶技术的发展和海上运输的广泛应用,船舶设备的可靠性和安全性成为海上运输安全的重要保障。研究船舶设备的故障类型及成因,以及故障预测和维护管理方法,对于提高船舶设备的可靠性和安全性具有重要意义。本文将围绕船舶设备的故障类型及成因、故障预测方法和维护管理方法进行详细分析,以期为船舶设备的故障预防和维护管理提供科学的指导和参考。

基于数据驱动的核电站主给水泵故障预测研究

目前,核电站设备传感器每天都会产生大量的监测数据,但这些数据的利用程度较低,对于利用监测数据进行核电站重要设备的故障预测研究还处于探索阶段。针对这种情况,本文以核电站主给水泵作为研究对象,将表征主给水泵运行状态的各类监测数据进行预处理和降维,进而通过多个选定的机器学习模型预测设备在未来是否会发生故障。通过对预测模型的效果评估发现,长短时记忆网络模型(LSTM模型)具有较好的预测精度。当模型预测结果超过阈值时发出预警信息,提醒核电站运维人员加强关注,及时采取故障诊断和维修措施,以有效防止因设备的突然故障停运造成较为严重的后果,保证核电站的安全和经济运行。

基于大数据挖掘的农业机械故障预测与维修优化

为实现农业机械故障预测与维修的精细化与智能化,解决数据采集不足、预测模型粗放和维修质量参差等问题,文章提出了基于大数据挖掘的策略:一是构建高效率且多源异构的数据自动采集系统,获取充分而优质的模型输入;二是开发支持联邦和增量学习的在线自适应预测模型框架,实现个性化和动态调整的精细预测;三是推进检测设备与平台的智能化和模块化建设,制定统一的标准化维修流程,实现预测效果向质量效益的高效转化。结果表明,这些技术路线的创新与规模化应用,极大地降低了农机运营成本,增强了农业生产的稳定性与可持续性。

天然气管道压缩机组故障预测与健康管理研究

智慧管网具有综合性预判等方面能力,但目前油气管道关键设备如压缩机组非计划停机频发,维修保证策略以“事后维修”和“定期维修”为主,对故障预知预测的研究思路不够清晰、方法不够科学。维修检修需定期开展,故障管控能力及维护策略需进一步提升。总结国内外典型压缩机组及设备故障预测与健康管理(PHM)建设的现状,首次分析了管道压缩机组燃机性能算法、压缩机效率算法、模拟仿真等算法的核心问题、研究方法、关键量化指标及各研究方法的优点。研究天然气管道压缩机组PHM系统的重点难点,对平台融合与系统设计、机组变工况、多元数据分析技术、停机故障失效模型及算法研究、验证评价、知识图谱等重点研究内容提出了思考和展望。此研究对提升油气管道关键设备管理、开展平台融合设计及智能管道核心技术研究具有一定借鉴意义。