Bayesian Transformer-LSTM меъмории гибридии пешгӯист, ки барои пешгӯии муҳлати боқимондаи муфиди кори насосҳои асосии хунуккунандаи нерӯгоҳҳои ҳастаӣ аз рафтори таназзули бо мурури замон тағйирёбанда ва ифодаи миқдории номуайянии ҳамон пешгӯӣ ҷузъҳои Transformer, Long Short-Term Memory (LSTM) ва шабакаи нейронии Байесиро муттаҳид мекунад. Таҳқиқот барои маҷмӯи меҳвари ротор, сохтори мӯҳрбандии дуконусӣ ва ғилофи муҳофизатии муҳаррик таҳлилҳои ададии носозиро бо таҷрибаҳои прототипӣ якҷо карда, хусусиятҳои таназзули хоси ҳар ҷузъро ҷудо мекунад, онҳоро бо масофаи Mahalanobis ва вазнгузорӣ дар асоси маркази вазни абр ба индекси фарогири саломатӣ дар сатҳи система (Comprehensive Health Index, CHI) табдил медиҳад ва қатори замонии CHI-ро ба модели Bayesian Transformer-LSTM медиҳад. Натиҷаҳои аблятсияи гузоришшуда барои модели муттаҳидшуда MAE = 0,016, RMSE = 0,018 ва R² = 0,997 мебошанд. Барои миқдорисозии номуайянӣ PICP = 0,839 ва MPIW = 0,0435 гузориш шудааст.

Ҳадафи модел танҳо додани як ҷавоби ягона ба саволи «насоси асосӣ чанд соат муҳлати кории боқимонда дорад?» нест. Қабати Байесӣ инчунин тақсимоти номуайяниро дар атрофи арзиши пешгӯишудаи RUL тавлид мекунад. Бо вуҷуди ин, дар тафсири натиҷаҳо маҳдудиятҳои муҳим мавҷуданд: пайдарпаии 15-солаи таназзул пурра аз ченкунии мустақими саҳроӣ иборат нест; таҷрибаҳои прототипӣ, симулятсияҳои физикӣ, афзоиши додаҳо бо Monte Carlo ва экстраполятсияи давраи истифода якҷо ба кор бурда шудаанд. Илова бар ин, PICP = 0,839 аз сатҳи номиналии фарогирии %95, ки дар таърифи метрикаи таҳқиқот зикр шудааст, поёнтар аст. Аз ин рӯ, ҳарчанд таҳқиқот муваффақияти баланди пешгӯии нуқтавиро нишон медиҳад, калибровкаи номуайянӣ бояд боз ҳам такмил дода шавад.

Масъалаи таҳқиқот

Насоси асосии хунуккунанда дар нерӯгоҳҳои ҳастаӣ яке аз таҷҳизоти асосии контури якуми реактори обии фишордор аст ва дар таҳқиқот ҳамчун «дили» ҳалқаи якум тавсиф мешавад. Азбаски таваққуфи ғайринақшавии ин насос на танҳо аз ҷиҳати хароҷоти нигоҳдорӣ, балки барои пайвастагии кори нерӯгоҳ низ аҳаммияти муҳим дорад, ба ҷойи усули нигоҳдории даврӣ ба усулҳои Prognostics and Health Management (PHM), ки ҳолати воқеии саломатии таҷҳизотро пайгирӣ мекунанд, ниёз вуҷуд дорад.

Қисми зиёди моделҳои анъанавии RUL муҳлати ояндаи корро ҳамчун як адад медиҳанд. Масалан, модел метавонад бигӯяд «муҳлати боқимонда 10.000 соат аст»; аммо шояд нишон надиҳад, ки ин арзиш то чӣ андоза боэътимод аст. Дар таҷҳизоти ҳастаӣ ин камбудӣ махсусан муҳим мебошад. Як пешгӯии нуқтавӣ метавонад ҳамроҳ бо фосилаи номуайянии танг ё хеле васеъ бошад ва маънои ин ду ҳолат барои қарори нигоҳдорӣ яксон нест.

Пешгӯии Муҳлати Боқимондаи Муфиди Кор Чист?

Муҳлати боқимондаи муфиди кор (Remaining Useful Life, RUL) вақти кории қобили истифодаест, ки аз ҳолати кунунии саломатии таҷҳизот то расидан ба ҳадди анҷоми муҳлат, ки аз ҷиҳати функсионалӣ ё нигоҳдорӣ муайян шудааст, интизор меравад. Дар ин таҳқиқот RUL бо пайваст кардани ҳолати нормализатсияшудаи умр, ки аз индекси фарогири саломатии дар тӯли вақт барои насоси асосӣ сохташуда пешгӯӣ мешавад, ба миқёси воқеии замонии таназзул ба даст меояд.

Чаро пешгӯӣ бевосита аз сенсорҳои хом анҷом дода нашуд?

Дар системаҳои мураккаби электромеханикӣ, ба монанди насоси асосӣ, сенсорҳои гуногун бузургиҳои физикии гуногунро чен мекунанд. Ларзиш, ҷараён, шиддат ва пешборкунии болт аз ҷиҳати андоза, бузургӣ ва сохтори садо аз ҳам фарқ мекунанд. Илова бар ин, тағйир дар як сенсор метавонад ҳолати саломатии тамоми насосро ифода накунад.

Аз ин рӯ, таҳқиқот ба ҷойи фиристодани ҳамаи сигналҳои хом бевосита ба модели RUL, аввал нишондиҳандаҳои саломатиро дар сатҳи ҷузъ тавлид мекунад ва сипас онҳоро дар дохили CHI-и сатҳи система муттаҳид менамояд.

Се ҷузъи муҳими баррасишуда

Муҳаққиқон дар асоси бозхӯрдҳои дарозмуддати саҳроӣ ва вазифаҳои бехатарии ҷузъҳо се зерсистемаи ба носозӣ ҳассосро интихоб кардаанд:

• Маҷмӯи меҳвари ротор: Номувофиқии меҳвар ва фарсудашавии подшипник рафтори ларзишро тағйир медиҳанд.
• Маҷмӯи мӯҳрбандии дуконусӣ: Аз даст рафтани пешборкунӣ ва давраҳои ҳароратӣ метавонанд самаранокии мӯҳрбандиро бад кунанд.
• Ғилофи муҳофизатии муҳаррик: Фарсудашавӣ ё варамкунӣ метавонанд талафоти электромагнитӣ ва рафтори сохториро тағйир диҳанд.

Платформаи озмоишии прототипи насоси асосӣ

Дар таҳқиқот барои он ки механизмҳои носозӣ танҳо аз модели ададӣ гирифта нашаванд, платформаи озмоишии прототипи насоси асосӣ истифода шудааст. Платформа таҷҳизоти озмоишии носозии системаи меҳвар, мӯҳрбандии дуконусӣ ва ғилофи муҳофизатии хурдҳаҷм, инчунин системаи ҷамъоварии додаҳо ва сенсорҳои ченкуниро дар бар мегирад.

Барои ҷамъоварии додаҳо корти NI 6233 истифода шуда, нишон дода шудааст, ки басомади намунагирии система метавонад то 10.000 Hz расад.

Чаро ларзиш дар маҷмӯи меҳвари ротор муҳим аст?

Барои ба вуҷуд овардани носозии эксцентриситет дар системаи меҳвар, минтақаи марказонидани меҳвари роҳнамои поёнӣ ба таври идорашаванда коркард шуда, ҳаммарказӣ бо меҳвари роҳнамои болоӣ вайрон карда шудааст. Ҳангоми муқоисаи шаклҳои мавҷи ларзиш дар ҳолати солим ва носоз мушоҳида шуд, ки пас аз ворид кардани носозӣ амплитудаи қуллаи ларзиш аз эталони солим беш аз се маротиба зиёд аст.

Аз ин рӯ, амплитудаи ларзиш ҳамчун тағйирёбандаи хосе интихоб шудааст, ки ба таназзули системаи ротор-подшипник ҳассос аст.

Масъалаи давраи ҳароратии мӯҳрбандии дуконусӣ

Азбаски бозсозии тамоми раванди носозии мӯҳрбандии дуконусӣ танҳо бо таҷрибаҳои физикӣ гарон ва вақтталаб аст, бо ANSYS 17.0 модели унсурҳои ниҳоӣ сохта шудааст.

Дар давраи гармкунӣ қабул шудааст, ки ҳарорати миёнаи хунуккунандаи реактор дар тақрибан 15 соат аз 22 °C то 320 °C ва фишори контури якум аз 2 MPa то 15,0 MPa боло меравад. Дар раванди таваққуфи сард ҳарорат аз 320 °C то 22 °C ва фишор аз 15 MPa то 2 MPa дар тақрибан 15 соат паст карда шудааст.

Суръати Сардшавӣ Ба Герметикии Мӯҳрбандии Дуконусӣ Чӣ Гуна Таъсир Мерасонад?

Мувофиқи симулятсияи таҳқиқоти манбаъ, баланд шудани суръати сардшавӣ аз 10 °C/соат то 40 °C/соат суръати максималии ихроҷи мӯҳрбандии дуконусиро аз 2,6 × 10⁻⁵ g/s то 1,1 × 10⁻⁴ g/s расонд; яъне тақрибан 4,23 маротиба афзоиш мушоҳида шуд. Азбаски дар ҳамон таҳлилҳо бо кам шудани бори болт ихроҷ зиёд шуд, пешборкунии болт ҳамчун хусусияти ҳассос барои пайгирии таназзули мӯҳрбандӣ интихоб гардид.

Ҳадди мӯҳрбандии Синфи III, ки дар таҳқиқот зикр шудааст, ҳадди аксар 1,0 × 10⁻⁴ g/s мебошад. Арзиши максималии ҳисобшуда дар ҳолати 40 °C/соат аз ин ҳад гузашта, дар таҳқиқот ҳамчун гузариш ба сатҳи Синфи IV тафсир шудааст.

Барои тасдиқи физикии модел дар Bolt No.1 ва Bolt No.3-и симметрӣ таҷрибаҳои давраи ҳароратӣ гузаронида шуданд. Пешборкунии ибтидоии болт 300 kN дода шудааст. Наздик будани тамоюлҳои пешборкунии ададӣ ва таҷрибавӣ истифодаи пешборкунии болтро ҳамчун хусусияти мувофиқи носозӣ дастгирӣ кардааст.

Модели бисёрфизикӣ дар ғилофи муҳофизатии муҳаррик

Азбаски санҷишҳои физикии вайронкунандаи ғилофи муҳофизатӣ хароҷоти баланд доранд, муҳаққиқон ANSYS Maxwell R17.0 ва COMSOL 5.3a-ро якҷо истифода бурда, модели электрӣ-ҳароратӣ-механикӣ сохтаанд.

Дар модел аз таҳлили электромагнитӣ ҷараёни статор, шиддат ва талафоти ҷараёни гирдобӣ дар ғилофи муҳофизатӣ гирифта шуда; дар COMSOL модулҳои механикаи ҷисми сахт, интиқоли гармӣ, моеъ ва васеъшавии ҳароратӣ муттаҳид шудаанд.

Дар симулятсия барои ғилофи муҳофизатии муҳаррик тақрибан 700 MPa шиддати максималӣ, 260 °C ҳарорати максималӣ ва 0,1 mm деформатсияи максималӣ гузориш шудааст. Шиддат ва ҳарорат ҳангоми наздик шудан ба тарафи хунуккунанда зиёд шуданд, дар ҳоле ки деформатсияи максималӣ дар қисми миёнаи холигии ғилоф ба вуҷуд омад.

Нишон дода шудааст, ки талафоти ҷараёни гирдобӣ дар ғилофи муҳофизатии солим, ки дар манбаъ тақрибан 15 kW дода шудааст, вобаста ба навъи носозӣ ба таври ҳассос тағйир меёбад. Дар носозии варамкунӣ хато байни 0 ва +4 kW ва дар носозии фарсудашавӣ байни 0 ва −2 kW тағйир меёбад. Таҷрибаҳои прототипӣ нишон доданд, ки дар шароити суръати паст ва баланд тамоюлҳои симулятсия ва таҷриба монанданд. Аз ин рӯ, талафоти ҷараёни гирдобӣ ҳамчун нишондиҳандаи таназзул барои ғилофи муҳофизатӣ интихоб шудааст.

Индекси Фарогири Саломатӣ Чист?

Индекси Фарогири Саломатӣ (Comprehensive Health Index, CHI) нишондиҳандаест, ки нишондиҳандаҳои гуногуни физикии таназзул, ба монанди ларзиши ротори насоси асосӣ, талафоти ҷараёни гирдобии ғилофи муҳофизатӣ ва пешборкунии болти мӯҳрбандии дуконусиро дар як тағйирёбандаи нормализатсияшудаи саломатии система муттаҳид мекунад. Дар таҳқиқот аввал барои ҳар як ҷузъ нишондиҳандаи саломатӣ дар асоси масофаи Mahalanobis сохта шуда, сипас ин нишондиҳандаҳо бо вазнгузорӣ дар асоси маркази вазни абр муттаҳид карда шудаанд.

Масофаи Mahalanobis

Ченаки асосии масофае, ки таҳқиқот истифода кардааст, чунин аст:

\[ D_M=\sqrt{(x-\mu)^T S^{-1}(x-\mu)} \]

Дар ин ҷо \(x\) вектори хусусиятҳои ҷориро, \(\mu\) вектори миёнаи эталони солим ва \(S\) матритсаи ковариатсияи хусусиятҳоро ифода мекунад.

Бартарии асосии масофаи Mahalanobis дар он аст, ки коррелятсияи байни хусусиятҳо ва миқёсҳои гуногунро тавассути матритсаи ковариатсия ба назар мегирад. Ҳамин тавр, таҳқиқот на танҳо саволи «арзиши сенсор нисбат ба ибтидо чӣ қадар тағйир ёфт?»ро, балки то чӣ андоза аз фазои бисёртағйирёбандаи ҳолати солим дур шуданро низ чен мекунад.

Тартиби сохтани CHI

1. Ба сигналҳои хоми сенсор коркарди пешакӣ дар асоси равзанаи лағжанда татбиқ мешавад.
2. Минтақаи кори устувори ибтидоӣ ҳамчун эталони солим қабул мешавад.
3. Барои хусусиятҳои ҳар як ҷузъ масофаи Mahalanobis ҳисоб карда мешавад.
4. Инҳирофҳои ҷузъҳо вазн дода мешаванд.
5. Бо равиши маркази вазни абр нишондиҳандаи муттаҳидшудаи таназзул сохта мешавад.
6. Арзиши ниҳоӣ нормализатсия шуда, индексҳои саломатии ҷузъ ва система ба даст меоянд.

Меъёрҳои сифати индекси саломатӣ

Таҳқиқот се меъёри асосиро истифода кардааст:

• Монотонӣ: То чӣ андоза нишондиҳандаи саломатӣ тамоюли яксамтаи таназзулро бо мурури вақт нигоҳ медорад.
• Trendability: Муносибати байни HI ва вақти кор.
• Robustness: Устуворӣ нисбат ба садои ченкунӣ.

Барои HI дар сатҳи система монотонӣ 0,8823, trendability 0,4809 ва robustness 0,8214 гузориш шудааст. Муаллифон қайд мекунанд, ки арзиши trendability аз ҷиҳати коррелятсияи хаттӣ баланд нест, аммо индекс рафтори ғайрихаттии таназзулро фаро мегирад.

Ҳадҳои саломатӣ ва нигоҳдорӣ

Дар модел HI > 0,9 минтақаи комилан солимро ва HI < 0,6 минтақаеро ифода мекунад, ки ба анҷоми муҳлат наздик шуда, нигоҳдории нақшавиро талаб мекунад.

Дар профили дарозмуддати вазифа насоси асосӣ тақрибан дар 7,6 × 10⁴ соат ба минтақаи зери саломатӣ мегузарад ва тақрибан пас аз 10,5 × 10⁴ соат ба ҳадди нигоҳдорӣ/таваққуф мерасад. Инҳо натиҷаҳои марбут ба профили вазифаи моделшуда дар таҳқиқот мебошанд; онҳо барои ҳамаи насосҳои асосии воқеӣ ҳадҳои универсалӣ нестанд.

Додаҳои 15-сола чӣ гуна сохта шуданд?

Аз сабаби эътимоднокии баланди насосҳои асосӣ, додаҳои таҷрибавии дарозмуддат то анҷоми носозии воқеӣ маҳдуданд. Муҳаққиқон барои бартараф кардани ин камбудӣ хусусиятҳои аз санҷишҳои прототипӣ ва таҳлилҳои механизмҳои физикӣ бадастомадаро бо афзоиши додаҳо тавассути Monte Carlo васеъ кардаанд.

Бо истифода аз давраҳои ба кор даровардан ва боздоштани реактор, зиёд ва кам кардани қувва ва кори насос дар суръати баланд/паст профили дарозмуддати вазифа сохта шуда, бо такрори давраҳо пайдарпаии хусусиятҳое гирифта шудааст, ки тақрибан 15 солаи муҳлати хизматро ифода мекунанд.

Расми 14 нишон медиҳад, ки дар ин маҷмӯи додаҳои васеъшуда амплитудаи ларзиши ротор бо мурури вақт бо суръати афзоянда зиёд мешавад, талафоти ҷараёни гирдобии ғилофи муҳофизатӣ бо суръати афзоянда кам мешавад ва бори болти мӯҳрбандии дуконусӣ умуман тамоюли коҳишро нишон медиҳад.

Аз ин рӯ, маҷмӯи додаҳои 15-соларо набояд ҳамчун «додаҳои саҳроии нерӯгоҳ, ки 15 сол пайваста чен шудаанд» фаҳмид.

Тақсими вазифаҳо дар меъмории Transformer-LSTM

Модел ду шохаи параллелии қатори замонӣ дорад.

Шохаи Transformer барои омӯхтани муносибатҳои глобалӣ байни мушоҳидаҳои аз ҳам дур дар фосилаҳои тӯлонии вақт бо механизми худтаваҷҷуҳи бисёрсар истифода шудааст.

Шохаи LSTM тавассути дарвозаҳои фаромӯшкунӣ, воридшавӣ ва баромад тағйироти маҳаллии кӯтоҳ ва миёнамӯҳлатро дар нуқтаҳои пайдарпайи вақт меомӯзад.

Сипас хусусиятҳои ниҳонии ин ду шоха муттаҳид шуда, ба қабати пурра пайвастшудаи Байесӣ интиқол меёбанд.

Чаро Қабати Байесӣ Зарур Аст?

Қабати Байесӣ вазнҳои шабакаи нейрониро на ҳамчун ададҳои ягона ва собит, балки ҳамчун тақсимоти эҳтимолият ифода мекунад, то на танҳо арзиши интизории пешгӯии RUL, балки номуайянии ҳамроҳи пешгӯиро низ ҳисоб кунад. Ҳамин тавр, модел ба ҷойи як арзиши ягонаи муҳлати боқимонда тақсимоти пешгӯӣ ва фосилаи пешгӯиро тавлид мекунад, ки метавонанд дар қарори нигоҳдорӣ истифода шаванд.

Муносибати асосии posterior дар бароварди Байесӣ дар манбаъ чунин дода шудааст:

\[ P(Z|X,Y)=\frac{P(Y|X,Z)P(Z)}{P(Y|X)} \]

Дар ин ҷо \(Z\) параметрҳои модел, \(X\) вурудҳо ва \(Y\) ҳадафҳои мушоҳидашударо ифода мекунанд.

Барои вуруди нави \(x\) тақсимоти пешгӯии posterior бошад:

\[ P(y|x,X,Y)=\int P(y|x,Z)P(Z|X,Y)\,dZ \]

мебошад. Дар таҳқиқот барои намунагирӣ аз posterior-и баландченака равиши Markov Chain Monte Carlo (MCMC) истифода шудааст.

Танзимоти омӯзиши модел

Ҳангоми интихоби шумораи намунаҳои MC, 18, 20 ва 30 намуна муқоиса шуданд; хато мутаносибан тақрибан %2,03, %1,98 ва %1,96 муайян шуд. Азбаски пас аз 20 фоида кам мемонад, барои тавозун байни хароҷоти ҳисоббарорӣ ва дақиқӣ 20 намунаи MC интихоб шудааст.

Афзоиши номуайянӣ ҳангоми наздик шудан ба анҷоми муҳлат

Расми 17-и манбаъ нишон медиҳад, ки номуайянии модел ҳангоми наздик шудан ба анҷоми муҳлат ба таври назаррас меафзояд. Гузориш шудааст, ки хатои миёнаи номуайянии модел аз %2 кам аст, аммо ҳангоми наздик шудани насоси асосӣ ба анҷоми умр арзиш аз беш аз %3,5 боло меравад.

Ин рафтор барои нигоҳдорӣ муҳим аст: ҳар қадар таҷҳизот бештар таназзул кунад, дақиқии пешгӯии муҳлати оянда низ метавонад кам шавад. Ҳадафи равиши Байесӣ намоён кардани ҳамин номуайянӣ мебошад.

Тасдиқи байнишароити кор

Барои санҷидани он ки модел танҳо як ҳолати кориро азёд кардааст ё не, маҷмӯи додаҳо ба ҳолатҳои ба кор даровардани реактор, зиёд кардани қувва ва кам кардани қувва ҷудо шудааст. Дар ҳар давр як ҳолат барои санҷиш монда, ду ҳолати дигар барои омӯзиш истифода шудаанд.

Дар ин тасдиқи душвортар ба ҳисоби миёна RMSE = 0,126 ва R² = 0,669 ба даст омадааст. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки модел дар шароити гуногуни истифода қобилияти муайяни умумисозӣ дорад, аммо натавонистааст сатҳи иҷрои R² = 0,997-и маҷмӯи асосии санҷиширо нигоҳ дорад.

Аз ин рӯ, яке аз огоҳиҳои қавитарин дар бораи умумисозии модел дар шароити воқеии саҳро ҳамин коҳиши иҷро дар байнишароит мебошад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Ҷараёни додаҳо аз ҷузъ ба сатҳи система

Меъмории пешгӯии RUL

Таҷрибаи аблятсия

Ин натиҷаҳои аблятсия нишон медиҳанд, ки модели муттаҳидшуда нисбат ба ду модели якшоха хатои камтар медиҳад. Мувофиқи тафсири муаллифон, Transformer вобастагиҳои глобалиро дар қатори замонии ултрадароз ва LSTM тағйироти маҳаллии кӯтоҳмуддатро беҳтар фаро мегиранд ва ҳангоми истифодаи якҷоя камбудиҳои ҳамдигарро қисман ҷуброн мекунанд.

Дар муқоиса бо LSTM модели муттаҳидшуда MAE-ро тақрибан %11,1 ва RMSE-ро %18,2 кам кардааст. Дар муқоиса танҳо бо Transformer камшавии MAE %20,0 ва камшавии RMSE %21,7 гузориш шудааст.

Оё R² = 0,997 Нишон Медиҳад, Ки Модел Дар Нерӯгоҳи Ҳастаии Воқеӣ Бехато Кор Мекунад?

Не. R² = 0,997 нишон медиҳад, ки дар маҷмӯи додаҳои санҷишии сохташудаи таҳқиқоти манбаъ модели муттаҳидшуда ба каҷи эталонии таназзул хеле хуб мутобиқ мешавад; аммо исбот намекунад, ки дар нерӯгоҳи ҳастаии воқеӣ дар ҳамаи шароити кор, таназзули сенсорҳо ва режимҳои ногаҳонии носозӣ ҳамон иҷро нигоҳ дошта мешавад. Воқеан, дар тасдиқи байнишароити кор арзиши миёнаи R² то 0,669 коҳиш ёфт.

Метрикаҳои номуайянӣ

Дар таҳқиқот ду метрикаи асосии фосила истифода шудааст:

• PICP — Prediction Interval Coverage Probability: Ҳиссаи арзишҳои воқеии RUL, ки дар дохили фосилаи пешгӯии сохташуда мемонанд.
• MPIW — Mean Prediction Interval Width: Паҳнои миёнаи фосилаҳои пешгӯӣ.

Дар натиҷаҳои манбаъ PICP = 0,839 ва MPIW = 0,0435 дода шудаанд.

Дар ин ҷо маҳдудияти муҳими тафсир вуҷуд дорад. Дар бахши усули мақола шарҳ дода мешавад, ки ҷавобгӯ будани PICP ба ҳадафи пешакӣ муайяншудаи эътимоди %95 нишондиҳандаи миқдорисозии боэътимоди номуайянӣ мебошад. Арзиши гузоришшудаи 0,839 тақрибан ба фарогирии %83,9 мувофиқ аст ва аз %95 поёнтар мебошад. Аз ин рӯ, натиҷаро набояд ҳамчун «фарогирии номиналии %95-ро пурра таъмин мекунад» тафсир кард.

Номувофиқии метрикаҳо дар дохили манбаъ

Хулосаи мақола ва Ҷадвали 3 барои модели муттаҳидшуда арзишҳои R² = 0,997, MAE = 0,016 ва RMSE = 0,018-ро медиҳанд. Аммо дар як банди бахши натиҷаҳо R², MAE, RMSE, PICP ва MPIW мутаносибан ҳамчун 0,016, 0,014, 0,097, 0,839 ва 0,0435 рӯйхат шудаанд. Ин тартиб бо Ҷадвали 3 ва хулоса мувофиқат намекунад.

Аз ин рӯ, дар матни Verianla барои муқоисаи меъмориҳои модел арзишҳои Ҷадвали 3, ки ба таври равшан пешниҳод шудаанд, асос гирифта шудаанд; ихтилофи дохили манбаъ хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Амплитудаи ларзиши ротор, пешборкунии болти мӯҳрбандии дуконусӣ ва талафоти ҷараёни гирдобии ғилофи муҳофизатӣ метавонанд ҳамчун хусусиятҳои ҳассос ба режимҳои носозии баррасишуда истифода шаванд.
• Масофаи Mahalanobis ва муттаҳидсозии вазндор метавонанд додаҳои ҷузъҳоро дар як нишондиҳандаи саломатии система муттаҳид кунанд.
• Transformer-LSTM-и муттаҳидшуда дар маҷмӯи додаҳои санҷишии ин таҳқиқот нисбат ба LSTM ё Transformer-и алоҳида MAE ва RMSE-и камтар тавлид кардааст.
• Қабати Байесӣ дар баробари RUL-и нуқтавӣ номуайянии пешгӯиро низ тавлид мекунад.
• Номуайянии пешгӯӣ ҳангоми наздик шудан ба анҷоми муҳлат зиёд мешавад.
• Ҳангоми гузариш ба шароити гуногуни истифода иҷрои модел нисбат ба маҷмӯи асосии санҷишӣ коҳиш меёбад.

Умумисозиҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Гуфтан мумкин нест, ки модел дар ҳамаи насосҳои асосии нерӯгоҳҳои ҳастаӣ бо R² = 0,997 кор мекунад.
• Гуфтан мумкин нест, ки тамоми пайдарпаии додаҳои 15-сола аз 15 соли ченкунии мустақими саҳроӣ иборат аст.
• Натиҷаи PICP = 0,839 маънои онро надорад, ки ҳадафи фосилаи пешгӯии %95 пурра таъмин шудааст.
• Баромади модел худ аз худ ҷойгузини қарори нигоҳдории аз ҷиҳати бехатарӣ муҳим намешавад.
• Нишон дода нашудааст, ки режимҳои носозии баррасинашуда бо ҳамон модели CHI ва RUL боэътимод пешгӯӣ мешаванд.
• Натиҷаҳои байнишароит нишон намедиҳанд, ки модел ба тағйироти режими истифода комилан устувор аст.

Таҳқиқоти оянда

Муҳаққиқон қайд мекунанд, ки MCMC махсусан дар якҷоягӣ бо шумораи зиёди параметрҳои Transformer хароҷоти баланди ҳисоббарорӣ ба вуҷуд меорад. Дар оянда бо истифода аз Variational Inference, ки бо autoencoder дастгирӣ мешавад, кам кардани вақти пешгӯии posterior ба нақша гирифта шудааст.

Пешниҳоди дуюм илова кардани модулҳои transfer learning ба модел барои кам кардани лағжиши тақсимоти хусусиятҳо дар шароити гуногуни кор мебошад. Ин ниёз махсусан бо коҳиши назарраси арзиши R²-и байнишароит нисбат ба натиҷаи асосии санҷишӣ алоқаманд аст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: Research on Remaining Useful Life Prediction and Uncertainty Quantification for Main Pumps in Nuclear Power Plants Based on Bayesian Transformer-LSTM.

Муаллифон: Kai Wang, Zhi Chen, Yifan Jian, Hui Li ва Xiufeng Wang. Муаллифи масъул Zhi Chen мебошад.

Муассисаҳо: National Key Laboratory of Reactor Technology, Nuclear Power Institute of China; State Key Laboratory of Power Transmission and Transformation Equipment Technology, Chongqing University; College of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University.

Нашр: Energies, 2026, 19, 4161. MDPI.

DOI: 10.3390/en19174161

Раванди нашр: Таҳқиқот 17 июн 2026 гирифта шуда, 5 июл 2026 бозбинӣ гардида, 31 август 2026 қабул ва 3 сентябр 2026 нашр шудааст.

Тақриз: Мақолаи таҳқиқотии тақризшуда мебошад.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: National Natural Science Foundation of China, Grant No. U2267206.

Дастрасии додаҳо: Гуфта шудааст, ки додаҳоро аз муаллифи масъул дархост кардан мумкин аст, аммо онҳо бо сабаби ҳифзи ҳуқуқи моликияти зеҳнии муассисаи вобаста дастраси умум нестанд.

Изҳороти истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллифон гуфтаанд, ки ҳангоми омода кардани мақола барои тарҷумаи қисме аз матнҳои чинӣ ба англисӣ ва таҳрири забонӣ аз Doubao, Seed 2.0 истифода кардаанд; натиҷаҳоро худи онҳо бозбинӣ ва таҳрир намудаанд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон изҳор кардаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ: Маҷмӯи додаҳои хизматии дарозмуддат омезиши ченкунӣ, симулятсия, афзоиши додаҳо бо Monte Carlo ва экстраполятсияи давра мебошад. Иҷрои байнишароити R²-и модел то 0,669 коҳиш меёбад. MCMC хароҷоти баланди ҳисоббарорӣ дорад. PICP = 0,839 аз сатҳи номиналии фарогирии %95 поёнтар аст. Дар бахши натиҷаҳои манбаъ байни пешниҳоди матнии баъзе арзишҳои иҷро ва Ҷадвали 3 номувофиқӣ вуҷуд дорад.