基于DAM-QLSTM混合模型的辅助动力装置性能参数预测方法OA
Prediction Method of Auxiliary Power Unit Performance Parameter Based on DAM-QLSTM Mixed Model
对飞机辅助动力装置(APU)排气温度(EGT)进行准确预测,能有效监测APU未来工作状态,预防安全事故发生.本文提出一种融合双阶段注意力机制(DAM),以及分位数损失(quantile-loss)引导的长短期记忆(LSTM)网络的APU排气温度预测模型.采用双阶段注意力机制,能有效量化输入变量与EGT的关联度,并加强历史关键信息对输出的作用效果.使用分位数损失来优化LSTM网络的损失函数,进一步提高模型的预测能力.试验结果表明,对于EGT的单步与…查看全部>>
Accurate prediction of the Exhaust Gas Temperature(EGT)of the aircraft Auxiliary Power Unit(APU)can effectively monitor the future operating status of the APU and prevent from safety accidents.An APU exhaust gas temperature prediction model incorporating Dual-stage Attention Mechanism(DAM)and quantile-loss guided Long Short-Term Memory(LSTM)network is proposed.The DAM is introduced to effectively quantify the correlation of input variables with EGT and to en…查看全部>>
王坤;朱一扬
中国民航大学,天津 300300中国民航大学,天津 300300
辅助动力装置排气温度长短期记忆网络注意力机制分位数损失
APUEGTLSTMattention mechanismquantile-loss
《航空科学技术》 2024 (7)
40-48,9
国家自然科学基金(62173331) National Natural Science Foundation of China(62173331)
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