混合HHO-WHO优化变压器-GRU模型用于工业机械和发动机的高级故障预测
Amir R Ali1,2, Hossam Kamal1,2
1Mechatronics Engineering Department, Faculty of Engineering and Materials Science (EMS), German University in Cairo (GUC), New Cairo 11835, Egypt.
这项研究介绍了一种混合的哈里斯·霍克斯优化 (HHO) 和野生马优化 (WHO) 框架,以增强预测性维护模型. 优化的变压器-GRU模型显著提高了跨多个数据集的故障预测准确性和可靠性.
科学领域:
- 工业工程 工业工程 工业工程
- 机器学习 机器学习
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 预测性维护对于工业机械至关重要,以最大限度地减少停机时间和优化维护成本.
- 当前的预测模型在概括方面面临挑战,需要广泛的超参数调整.
- 传统的优化方法通常会陷入局部最佳状态,从而限制预测性能.
研究的目的:
- 开发一种新的混合优化框架,用于微调预测性维护中的深度学习模型.
- 提高故障预测模型的准确性,稳定性和概括能力.
- 为了评估由混合哈里斯·霍克斯优化 (HHO) 和野生马优化 (WHO) 算法优化的变压器-GRU模型的性能.
主要方法:
- 结合HHO和WHO的混合优化框架被开发出来,用于微调各种深度学习模型 (ResNet,Bi-LSTM,Bi-GRU,CNN,DNN,VAE,Transformer-GRU) 的超参数.
- HHO用于全球勘探,而WHO用于当地开发,以克服当地最佳.
- 优化模型的性能在四个基准数据集上进行了评估:时间到故障 (TTF),智能维护系统 (IMS),C-MAPSS FD001和FD003.
主要成果:
- 混合HHO-WHO优化变压器-GRU模型在所有测试数据集中表现出与其他模型相比的卓越性能.
- 在TTF和IMS数据集中观察到平均绝对误差 (MAE) 和根平均平方误差 (RMSE) 的显著减少.
- 在C-MAPSS FD001和FD003数据集上也注意到了性能改善,MAE,RMSE和得分的显著下降.
结论:
- 拟议的混合HHO-WHO优化框架有效地提高了工业机械故障深度学习模型的预测性能.
- 变压器-GRU模型,当使用这种混合方法进行优化时,为预测性维护提供了一个强大的,稳定的和可通用的解决方案.
- 该框架提供了一种可靠的工具,可以最大限度地减少意想不到的停机时间,并实现更具成本效益的维护策略.
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