提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的H...提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据进行主成分分析,确定网络的输入维数,根据AIC准则确定最佳模型阶数,最终选取合理的网络模型结构;使用已知的未老化状态样本对NARX网络进行训练,建立系统的辨识模型;然后运用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)对NARX辨识模型的残差进行假设检验,判断系统的老化状态。实验分析表明,基于NARX网络模型的故障检测方法能够有效地应用于软件老化的检测。展开更多
基于台架采集数据,采用外部输入非线性自回归(nonlinear autoregressive model with exogenous input,NARX)神经网络建立了具备瞬态特性的柴油机排气温度计算模型作为虚拟传感器,并采用并发式训练方法对模型进行训练。将结果与前馈神经...基于台架采集数据,采用外部输入非线性自回归(nonlinear autoregressive model with exogenous input,NARX)神经网络建立了具备瞬态特性的柴油机排气温度计算模型作为虚拟传感器,并采用并发式训练方法对模型进行训练。将结果与前馈神经网络、长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)神经网络及量产发动机的排温传感器采集结果进行对比。经验证,稳态工况下,两种神经网络均能达到较高精度;欧洲瞬态循环(European transient cycle,ETC)工况下,NARX神经网络计算温度的最大偏差为6.6℃,量产发动机排温传感器测得温度最大偏差为45.9℃。NARX神经网络所需的计算时间约为现有电控单元排温模型的2.5倍。展开更多
文摘提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据进行主成分分析,确定网络的输入维数,根据AIC准则确定最佳模型阶数,最终选取合理的网络模型结构;使用已知的未老化状态样本对NARX网络进行训练,建立系统的辨识模型;然后运用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)对NARX辨识模型的残差进行假设检验,判断系统的老化状态。实验分析表明,基于NARX网络模型的故障检测方法能够有效地应用于软件老化的检测。
文摘基于台架采集数据,采用外部输入非线性自回归(nonlinear autoregressive model with exogenous input,NARX)神经网络建立了具备瞬态特性的柴油机排气温度计算模型作为虚拟传感器,并采用并发式训练方法对模型进行训练。将结果与前馈神经网络、长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)神经网络及量产发动机的排温传感器采集结果进行对比。经验证,稳态工况下,两种神经网络均能达到较高精度;欧洲瞬态循环(European transient cycle,ETC)工况下,NARX神经网络计算温度的最大偏差为6.6℃,量产发动机排温传感器测得温度最大偏差为45.9℃。NARX神经网络所需的计算时间约为现有电控单元排温模型的2.5倍。
