Enhancing Prognostics of PEM Fuel Cells with a Dual-Attention LSTM Network for Remaining Useful Life Estimation: A Deep Learning Model

Faculty Computer Science Year: 2024
Type of Publication: ZU Hosted Pages:
Authors:
Journal: Sustainable Machine Intelligence Sciences Force Volume:
Keywords : Enhancing Prognostics , , Fuel Cells with , Dual-Attention    
Abstract:
تقدم خلية وقود غشاء تبادل البروتون (PEMFC) نفسها كتكنولوجيا فعالة وقابلة للتطبيق للنظر فيها لأغراض النقل. أحد أهم الأشياء التي يجب مراعاتها في مجال السيارات الكهربائية هو التقييم الحاسم لتدهور كومة PEMFC. تم اقتراح طريقة التعلم العميق المستندة إلى البيانات في هذه الورقة لتعزيز دقة التنبؤ بالحياة المفيدة المتبقية لـ PEMFC (RUL). تجمع هذه الطريقة بين الذاكرة قصيرة المدى (LSTM) والاهتمام الذاتي وآلية انتباه المنتج النقطي. تمكن LSTM النموذج من فهم الأنماط الزمنية المعقدة وإنتاج تمثيلات بيانات أكثر تجريدًا. يتم العثور على الارتباطات بين النقاط الزمنية المختلفة باستخدام آلية الاهتمام الذاتي. يتم استخدام طريقة انتباه المنتج النقطي المقياس لتسليط الضوء على أهم الميزات. من أجل إثبات فعالية النموذج المقترح، تم إجراء مقارنات مع العديد من نماذج التعلم العميق باستخدام مجموعة بيانات تحدي بيانات PHM لعام 2014. تشير النتائج من التجارب إلى أن DA-LSTM يثبت أنه خيار موثوق لتنبؤ RUL لـ PEMFCs، حيث أظهر أداءً متفوقًا مقارنة بجميع النماذج الأخرى التي تم فحصها.
    
     
 
       

Author Related Publications

    Department Related Publications

    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "BERT-CNN: A Deep Learning Model for Detecting Emotions from Text", Tech Science Press, 2021 More
    • Ibrahiem Mahmoud Mohamed Elhenawy, "BERT-CNN: A Deep Learning Model for Detecting Emotions from Text", Tech Science Press, 2021 More
    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "Using General Regression with Local Tuning for Learning Mixture Models from Incomplete Data Sets", ScienceDirect, 2010 More
    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "On determining efficient finite mixture models with compact and essential components for clustering data", ScienceDirect, 2013 More
    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "Unsupervised learning of mixture models based on swarm intelligence and neural networks with optimal completion using incomplete data", ScienceDirect, 2012 More
    Tweet