基于CEEMDAN-GRU的主泵电机绕组温度预测 |
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引用本文: | 朱一虎,夏虹,杨波,朱少民,张汲宇,王志超.基于CEEMDAN-GRU的主泵电机绕组温度预测[J].应用科技,2023(4):14-20. |
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作者姓名: | 朱一虎 夏虹 杨波 朱少民 张汲宇 王志超 |
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作者单位: | 1. 哈尔滨工程大学核安全与先进核能技术工业和信息化部重点实验室;2. 哈尔滨工程大学核安全与仿真技术重点学科实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(U21B2083); |
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摘 要: | 针对核电站主泵电机绕组温度的预测问题,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的预测模型。首先使用CEEMDAN对采集到的绕组温度序列进行分解,经过分量重构得到其高、低频分量和趋势项,在此基础上分别构建各分量的GRU预测模型,将各分量的预测结果叠加集成得到绕组温度的整体预测值。仿真结果表明,与传统的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型和GRU模型相比,本文提出的预测模型在多元评价指标方面均优于其他模型,具有更高的预测精度,验证了该模型的可行性。
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关 键 词: | 主泵 电机 绕组温度 时间序列 状态预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 深度学习 门控循环单元 |
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