基于PSO-LSTM-Attention算法的液压管路压力预测

在液压系统中,液压管路是实现压力传导功能的重要组成部分,其压力值的变化不容忽视。在环境误差等因素的影响下,液压管路的压力变化呈现非线性和不稳定性。为解决该问题,提出基于粒子群优化算法(PSO)改进的基于注意力机制(Attention)的长短期记忆神经网络(LSTM)的液压管路压力预测方案。用某飞机液压管路的压力检测值作为输入数据,实现液压管路某支路位置的压力预测,并完成预测结果的可视化。实验结果表明,该模型预测平均误差为1.78%,符合液压管路压力预测要求。