基于时空注意力门控循环单元的缆索阻拦过载软测量.pdf
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1、DOI:10.74953486.2023.03.006Jun.2023JOURNALOFNAVAL UNIVERSITYOF ENGINEERING2023年6 月大No.3Vol.35第3 5卷海第3 期程报军学学基于时空注意力门控循环单元的缆索阻拦过载软测量杨皓翔,徐兴华,伍复慧,郭威,黄俊杰(海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室,武汉430 0 33)摘要:针对阻拦装置难以直接获取阻拦对象过载的问题,提出基于时间和空间注意力门控循环单元的阻拦对象过载软测量方法。首先,阐述了阻拦装置工作原理,分析了绳索中弯折波对过载的影响;然后,通过最大信息系数筛选软测量所需辅助变量;最后,将s
2、eq2seq模型作为计算框架,以门控循环单元为基本单元,引入时间和空间注意力机制,使模型可以根据历史信息和当前输入自适应的关注不同辅助变量及历史节点,从而更好地拟合过载曲线。实验结果证明:该方法在阻拦装置过载软测量中具有较好效果。关键词:门控循环单元;时空注意力;阻拦装置;软测量中图分类号:TP181文献标志码:A文章编号:10 0 9348 6(2 0 2 3)0 30 0 36 0 7Overload soft measurement of cable arresting device based onspatiotemporal attention gated recurrent uni
3、tYANG Haoxiang,XU Xinghua,WU Fuhui,GUO Wei,HUANG Junjie(National Key Laboratory of Science and Technology on Vessel Integrated Power System,Naval Univ.of Engineering,Wuhan 430033,China)Abstract:Aiming at the problem that the blocking device cannot obtain the blocking object overload,a soft measureme
4、nt method of blocking object overload based on temporal and spatial attention gatedrecurrent unit(GRU)was proposed.Firstly,the working principle of the arresting device was expoun-ded,and the influence of the bending wave in the rope on the overload was analyzed,while the auxi-liary variables requir
5、ed for soft measurement were screened by the maximum information coefficient(MIC).Then the seq2seq model was used as the calculation framework,and the GRU was the basicunit,and a temporal and spatial attention mechanism was introduced,thus enabling the model toadaptively pay attention to different a
6、uxiliary variables and historical nodes according to historicalinformation and current input,so as to better fit the overload curve.Experiments show that thismethod has a good effect in the soft measurement of the overload of the arresting device.Key words:gated recurrent unit;spatiotemporal attenti
7、on;blocking device;soft measurement阻拦装置包括阻拦索和阻拦网两种,本文所研究的缆索阻拦是通过阻拦对象撞索以缩短拦停距离的装置。阻拦对象一般以数百千米每小时的速度冲索并在几十至上百米的距离内被拦停,这个过程伴随着较大的过载。对阻拦过载的精确测量是保证阻拦过程安全可靠的重要前提1,但阻拦装置仅通过缆索与对象耦合难以直接测量其过载的大小,给阻拦的精确控制和任务评估带来难收稿日期:2 0 2 2-0 9-2 0;修回日期:2 0 2 3-0 3-2 9。基金项目:湖北省自然科学基金资助项目(2 0 2 0 CFB339)。作者简介:杨皓翔(1998 一),男,硕士生
8、,主要研究方向为武器装备软测量。通信作者:伍复慧(197 8 一),男,助理研究员,博士,150 8 47 2 8 548 16 。37第3 期杨皓翔等:基于时空注意力门控循环单元的缆索阻拦过载软测量度。因此,呕需通过阻拦装置中传感器数据建立过载软测量模型。软测量是通过易测变量对难测变量建立数学模型的计算机技术2-3。随着人工智能的发展,深度神经网络逐渐取代机理模型被用于软测量建模。Yuan等4 基于卷积神经网络(convolutionalneural networks,CNN)完成了工业过程软测量建模。Lin等5 研究了基于自编码和支持向量的超临界机组烟道气体含氧量软测量问题。上述方法都属于
9、无记忆的静态神经网络,默认待测变量仅依赖当前时刻输人。而阻拦装置中的数据多为时间序列,且序列间存在因果关系和时间积累,预测模型需要更多地考虑历史信息对当前待测变量的影响。循环神经网络(recurrentneuralnetwork,R NN)6 作为动态神经网络被广泛用于捕捉时间序列的动态特性。然而,传统RNN存在长程依赖问题和梯度消失问题,很难对长序列进行建模。Hochreiter 和 Schmidhuber7)提出长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络。LSTM通过记忆和门单元,使网络遗忘历史无用信息,存人当前有用信息,较好地解决了长程依赖问题。但LST
10、M网络存在参数数量多、收敛速度慢的问题。门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)是一种基于 LSTM的优化网络,在简化LSTM结构、缩短训练时长的同时保证了较高的预测精度,常被用于电力负荷预测8-9。阻拦过程中,阻拦装置工作状态会随着时间的推移发生改变,而GRU仅能通过上一时刻隐状态获取历史信息,不能根据工作状态变化关注不同历史时刻和输人变量。近年来,注意力机制在图像处理、机器翻译等领域中表现良好10-11,但常见注意力机制中变量权重通常由全连接层加sigmoid激活函数得到,权重获取缺乏历史信息和当前输人的指导。本文提出了一种基于时空注意力GRU的阻拦装置对象过载软测
11、量模型。该模型通过空间注意力关注不同时间节点输入变量与目标变量间的关系,由此得到变量权重,通过时间注意力关注不同的历史节点对当前的影响,并通过历史隐状态和当前输人确定注意力中变量权重。最后,将基于时空注意力的GRU方法用于阻拦装置拦停对象的过程,以预测阻拦对象在阻拦过程中的过载。1阻拦装置过载软测量模型1.1阻拦装置工作原理缆索阻拦装置主要包括阻拦索、阻拦电机及液压缓冲装置。阻拦对象撞索后,会拖动阻拦索向前运动,使两侧阻拦索所形成的夹角逐渐减小。阻拦索通过一系列滑轮转向,经过液压缓冲装置及索轮毂,带动阻拦电机转动,从而将飞机的直线运动转化为电机的旋转运动。在此过程中,电机会根据绳索运动速度提供
12、相应的反向电磁力,从而耗散阻拦对象的动能,使其平稳减速直至停止。液压装置通过液压油及活塞杆的推力起到削减过载峰值、保持绳索张紧的作用。阻拦装置结构如图1所示。阻拦阻拦电机对象阻拦电机液压缓冲装置T滑轮T液压缓冲装置不考虑弯折滑轮波的阻拦索滑轮图1阻拦装置结构Fig.1Structure of blocking device近年来,国内对阻拦装置动力学特性的理论研究和仿真分析逐渐完善。研究者发现,过载不仅受阻拦电机和液压装置的影响,也会因绳索运动发生改变。阻拦索受冲击后产生的弯折波会改变理想状态下阻拦对象的受力角度,从而引起过载曲线波动,理想弯折波如图2 所示。第三重弯折波弯折点第二重弯折波Vo
13、0滑轮第一重弯折波滑轮图2理想弯折波Fig.2Ideal bendingwaves仿真发现,弯折波可以对过载峰值产生约20%的影响,是过载软测量不可忽视的影响因38大第35卷海报程军学学素12 。但通过观察高速摄像记录的绳索运动轨迹发现,绳索上存在的压制接头会使弯折波通过时发生一部分反射(见图3),导致弯折波在经历一个来回的运动后与理想情况存在较大差别,因而使用理想力学模型难以准确计算全过程中弯折波对过载的影响。所以,本文通过统计分析和深度学习的方法对阻拦对象的过载进行预测。一W3Vo2O0压制接头滑轮滑轮图3E压制接头对弯折波的影响Fig.3Influence of pressed join
14、t on bending waves1.2基于最大信息系数的辅助变量筛选阻拦装置中传感器数量众多,给软测量建模提供了大量候选辅助变量。这些变量中存在许多无关变量和余变量,若都作为模型输入,会增加模型复杂度,降低模型效率,给模型带来过拟合风险。因此,本节首先根据专家经验进行初步筛选,再基于相关性分析进一步确定软测量所需的变量。首先,根据专家经验筛选出如油液压力、电机转矩、活塞位移等与阻拦对象冲索过程关系较大的变量。然后,通过最大信息系数(maximumin-formation coefficient,M I C)对这些变量进行相关性分析。与传统相关性分析方法如Pearson系数、Spearman
15、系数、卡方检验相比,MIC适用于各种线性、非线性数据,具有较好的公平性和鲁棒性13。MIC(记为Cmx)计算式为I(;y)Cmax(;y)=maxa*bB);(1)log?min(a,b)p(a,y)I(;y)=Zp(r,y)log2(2)X.Yp()p(y)式中:a、b 分别为轴和y轴的网格数量;B为常量,等于散点数的0.6 次方;I(;y)为变量间互信息;p(,y)为联合概率。将候选辅助变量代入MIC算法,MIC运算结果按由大到小排序的9个相关性较高的变量如下:有杆腔压强为0.8 4;无杆腔压强为0.8 3;液压装置处阻拦索推算张力为0.81;电机转矩为0.7 5;阻拦对象冲跑距离为0.7
16、1;索轮毂半径为0.6 2;索轮毂转速为0.6 1;活塞位移为0.56;储能罐压强为0.41。这些结果将作为后续实验中辅助变量筛选依据,用于寻找阻拦过载软测量的最优子集。这些变量可在一定程度上反映绳索张力及飞机冲跑距离等信息,但由于弯折波无法通过滑轮向后传导,导致液压装置及阻拦电机处传感器无法捕捉相关信息,所以这些变量不能反映弯折波的衰减及弯折波对过载的影响。弯折波的衰减及影响需通过历史状态获取。1.3软测量模型的基本结构本文采用编码器-解码器(seq2seq)模型作为阻拦对象过载软测量的基本结构。seq2seq模型是解决序列到序列问题的常用模型14。该模型首先通过编码器将可变长度的输入序列转
17、化为同长度隐序列,然后通过解码器将隐序列转化为可变长度的输出序列。seq2seq基本单元可以是任意模型,如RNN、LST M、G R U 等,且编码器、解码器结构可以不同。其模型结构如图4所示。编码器yiy2hlh2hn-X1X2Xn解码器图4seq2seq模型结构Fig.4Structure of seq2seq model假设输人序列为(1,2,.,),输出序列为(y1,y2,,ym)。将输人序列依次输人编码器得到隐向量C,编码器通过前一时刻输出值及隐状态得到当前时刻输出,使输出结果可以包含整个输人序列信息。但随着输人序列长度的增加,隐向量C会丢失部分历史信息,从而导致预测性能下降。为避免
18、这个问题,编码器-解码器需要使用具有长期记忆功能的基本单元,并引入注意力机制。1.4GRU循环神经网络由于待测时间序列中存在历史依赖关系,因此选择GRU单元作为seq2seq的基本单元。GRU作为LSTM的改进模型,对LSTM中3个门函数进行了优化,将遗忘门和输人门集成为更新门9,在有效缓解RNN梯度消失问题的同时,降低了LSTM的参数规模和训练时间。GRU网39第3 期杨皓翔等:基于时空注意力门控循环单元的缆索阻拦过载软测量络结构如图5所示。Tanh更新门重置门图5GRU结构Fig.5Structure of GRUGRU中各参数满足r,=o(W,ht-1,c,);z,=o(W,ht-1,J
19、);(3)h,=g(Wrrh-1,a,);(h,=(I-z,)ht-1+z,ht。图5和式(3)中:t,h t-1,h t,r t,z t,h.分别表示输入变量、前一时刻记忆单元、当前时刻记忆单元、当前更新门、重置门状态及当前候选状态;,表示连接两条向量;I为单位矩阵;和为sigmoid激活函数和tanh激活函数。当前节点a,和上一时刻隐状态ht-1的拼接矩阵经 sigmoid变换输人更新门,决定上一时刻隐状态信息保留程度,值越大表示保留的信息越多;重置门控制着当前状态与上一时刻状态的结合程度,值越大表示忽略的信息越少。将GRU作为seq2seq基本单元,并引人注意力机制。假设窗口长度为T,其
20、基本结构如图6所示。图6 中:TA为时间注意力;SA为空间注意力;为更新后输入变量;“为时间注意力权重。yt-T+1yt-1yt解码器St-T+1St-1GRUGRUGRUTc.Icht-1htht-T+1编码器GRUGRUGRU区文Xt-T+1-1SASASA1 Xt-T+1|Xt-1Xt图6 基于注意力机制和GRU的seq2seq模型Fig.6SSeq2seq model based on attentionmechanism and GRU1.5时空注意力机制常见注意力机制如图6 所示,注意力权重一般由全连接层及sigmoid激活函数得到,缺乏历史状态及当前信息的指导。针对该问题,本文通
21、过编码器隐状态和当前输人变量确定变量权重,得到空间注意力,通过解码器输出和编码器前T个时刻的隐状态确定历史节点的权重,得到时间注意力。1.5.1空间注意力机制阻拦装置工作状态包括就绪态、捕获态、跟踪态和保持态,工作状态随着时间推移而改变,变量的重要程度也会随之变化。本小节通过时间注意力机制以历史状态和当前辅助变量取值作为输人,得到各输人变量的权重。假设t时刻有n个输人变量i,,),空间注意力将参考前一时刻编码器隐状态以及当前时刻n个输人变量,确定变量权重,并更新输人变量,其表达式如下:e=Vitanh(Wiri+Z,Uihi-1+bi),lin;(4)e;1,lin;(5)Q21ei1nj-1
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