注意力ConvLSTM模型在RUL预测中的应用

预测性维护的应用能够极大地降低企业运维成本,而设备剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测是预测性维护的关键技术之一.针对传统RUL预测算法难以提取时序数据的潜藏特征以及特征权重分配不合理的问题,本文提出一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的卷积长短时记忆(Convolution Long-Short Term Memory,ConvLSTM)预测模型,该模型充分利用LSTM网络处理和预测长期时间序列的优势,并引入注意力机制对产生显著影响的特征因子提高权重,极大地优化了模型的时空特征提取能力.为验证模型预测效果,本文以NASA提供的CMAPSS数据集为对象进行实验,以均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和数据集自定义的Score为评价指标,将预测结果与其他RUL预测算法作比对,证明了该模型具有更佳的预测准确性.     

化工事故案例库的建立与查询

随着化工技术的迅猛发展和化工工艺的复杂化,大量化工事故的发生给人们带来了巨大损失,为避免类似事故重演,作者在收集大量国内外发生的化工事故案例基础上,用c#语言编写,利用SQL Server数据库技术将案例分类储存,建立化工事故案例库,为相关的化工企业提供查询与借鉴,培养操作人员的安全意识,帮助提高整个石化行业的安全生产水平.     

Visual Prolog在专家系统故障诊断中的应用

针对故障诊断的特点,利用Visual Prolog语言在知识表示及逻辑推理过程中的优势,以流程工业中易发生事故的催化裂化装置为例设计并实现了基于规则的故障诊断专家系统。用事实和规则这2种构成Visual Prolog语言的短语进行知识库和推理机的编写。通过在催化裂化生产装置的实际应用表明,该诊断系统效果良好,能够对出现的多数异常工况进行有效的推理及分析,及时查找出故障原因,并提供相应的故障处理措施。     

基于仿真技术的调节阀选型教学软件的设计

以调节阀选型的教学为目的,深入研究了多种调节阀的结构特点及其输入输出特性,对调节阀的选型步骤和选型方法进行了软件实现,并对其动态特性进行了仿真分析。在Visual Studio2008环境中使用C++编程,实现了调节阀的选型、流量系数的计算、输入输出特性的仿真分析及故障情况下流出特性的仿真分析等功能。     

基于VBA的可扩展专家控制系统的研究

针对传统专家控制系统存在的灵活性不够，不能允许用户自定义过程操作的不足，提出了一种新型的可扩展专家控制系统。该系统是在传统的专家控制系统的基础上，引入VBA技术，通过将过程对象定义为VBA对象模型，由用户对其进行触发操作的自定义，并可在操作中引入数值计算，以增强系统的数值计算能力，然后由主应用程序中的消息来触发执行这些方法。仿真实验表明，该专家控制系统的应用使得操作人员对过程的控制更加地灵活多变。     

8杯水之争

“每天8杯水，可以保健康”的说法一度盛行，并得到医学界的支持．但最近，摒弃每天8杯水的所谓“医学神话”已成为一种时尚。