| 基于售后服务记录的卡车动力转向系统漏油分析与预测 |
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| 作者姓名： | 蒋国璋 张翼翔 向峰 李公法 |
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| 作者单位： | 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北 武汉,430081;武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北 武汉,430081,武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北 武汉,430081;武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北 武汉,430081,武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北 武汉,430081,武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北 武汉,430081;武汉科技大学精密制造研究院,湖北 武汉,430081 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51975431,71271160). |
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| 摘 要： | 为了分析卡车动力转向系统的漏油原因,同时避免车辆漏油问题的进一步恶化,提出一种基于售后服务记录的漏油分析预测方法。首先采用自然语言情感分析技术,通过结合注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型(Att-BiLSTM)根据漏油描述文本进行漏油程度量化;然后采用随机森林(RF)算法并结合BP神经网络,基于卡车相关生产数据对漏油的主要原因进行分析,并建立漏油程度预测模型。通过实例验证了本文方法的有效性。对漏油相关原因的分析结果可为卡车制造企业提供工艺改进的依据,同时,根据预测模型分析漏油程度的恶化趋势,可避免严重漏油事故的发生。
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| 关 键 词： | 动力转向系统 漏油 售后服务记录 情感分析 Att-BiLSTM 随机森林算法 BP神经网络 |
| 收稿时间： | 2020/1/15 0:00:00 |
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