基于结构分析法的汽车ABS故障诊断和识别系统设计与校验

为实现汽车防抱死制动系统(ABS)的实时故障诊断、确定关键故障源的精确位置,本文中引入基于模型的结构分析法(SA)故障诊断理论,并开展ABS的故障诊断与识别(FDI)系统设计和校验。首先结合ABS的数学模型和系统关键故障,建立了初始系统故障模型,并利用SA对其进行故障可检测性和可隔离性分析,为提高ABS的故障诊断能力,研究最优的传感器配置方案;接着通过结构最小型超定方程集(MSO sets),设计系统的残差,进而建立ABS故障诊断和识别系统。最后在MATLAB/Simulink中搭建FDI系统的仿真模型,并对预设的故障进行诊断和识别。结果表明:该FDI系统能检测与定位所有的4个关键故障,其结果与SA理论分析一致,验证了其可行性。

基于注意力机制的航班配餐备份数预测算法

航班配餐备份量受到历史订票人数和多种外部因素的影响,可以利用注意力机制捕获航班历史订票人数对最终离港人数的影响程度,通过编解码器结构捕获外部复杂因素与航班旅客订票序列间的关系,再引入残差设计加快模型的收敛速度并防止梯度爆炸问题。文章提出一种基于注意力机制的航班配餐备份数预测算法,并在真实航班旅客数据集上进行实验,以MAPE(平均绝对百分比误差)为评价指标,该算法较传统的统计学方法、机器学习方法和深度学习方法,误差分别降低2.19%、0.42%和3.02%。