滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。
能源互联网是现代能源系统的重要组成部分,它通过高度的网络化、智能化实现能源的高效流动和优化配置。基于此概念,分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)作为调峰调频的重要手段,其应用及经济效益探讨具有重大的现...
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能源互联网是现代能源系统的重要组成部分,它通过高度的网络化、智能化实现能源的高效流动和优化配置。基于此概念,分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)作为调峰调频的重要手段,其应用及经济效益探讨具有重大的现实意义。对此,本文针对能源互联基础上分布式储能系统的应用及经济效益探讨进行综述,包括分布式储能系统研究的进展,即当前分布式储能系统的工作原理和优势等;再以此为基础,重点阐述了分布式储能系统在能源互联的应用情况,能源互联网的分布式储能系统不仅技术应用广泛,经济效益显著,而且在未来能源体系中将扮演越来越重要的角色。
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