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摘要
液压系统压力数据的准确预测对设备状态监测与故障预警至关重要。针对传统预测方法在非线性、非平稳液压压力数据建模中存在的精度不足问题，提出一种基于麻雀搜索算法优化长短期记忆神经网络结合注意力机制的预测模型。首先，利用SSA对LSTM超参数（隐藏层节点数、学习率、丢弃率）进行自适应寻优，避免人工调参的盲目性；其次，引入Attention机制对LSTM隐藏状态进行加权聚焦，增强关键时间步长特征的表征能力；最后，以某型工程机械液压泵出口压力数据为样本进行验证。实验表明：与标准LSTM、PSO-LSTM模型相比，SSA-LSTM-Attention模型在MAE、%%，预测曲线与真实值决定系数R²，显著提升了液压压力数据的预测精度与稳定性。
关键词：液压系统；压力预测；麻雀搜索算法；长短期记忆网络；注意力机制；时间序列预测
1. 引言
液压系统作为工业装备的核心动力传输单元，其压力参数直接反映系统工作状态。实现压力数据的精准预测，不仅能为负载调节与能耗优化提供决策依据，更是故障早期诊断的关键前提。然而，液压压力数据具有强非线性、非平稳性及多干扰源耦合等特点，传统预测方法如时间序列分析（ARIMA）、支持向量回归（SVR）等因模型表达能力有限，难以捕捉其复杂动态特征。
近年来，深度学习模型在时序预测领域展现出显著优势。其中，长短期记忆网络凭借其门控机制，能有效学习时间序列的长期依赖关系，已被广泛应用于液压系统参数预测。但LSTM模型性能高度依赖超参数配置，且其对所有历史时间步长“平等对待”的机制，可能削弱关键特征对预测结果的贡献度。注意力机制通过计算隐藏状态的权重分布，可使模型聚焦于与预测目标最相关的历史信息，从而提升特征利用效率。此外，优化算法的引入可解决LSTM超参数敏感性问题，如遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）等，但其存在易陷入局部最优、收敛速度慢等局限。
麻雀搜索算法作为一种新型群智能优化算法，模拟麻雀种群的觅食与反捕食行为，具有收敛速度快、寻优精度高的特点。本研究将SSA、LSTM与Attention机制相结合，构建SSA-LSTM-Attention预测模型，旨在通过参数优化与特征聚焦的双重改进，提升液压压力数据的预测精度。
2. 相关理论概述
长短期记忆网络
LSTM通过引入输入门、遗忘门、输出门控制信息流动，其单元结构如下：
- 遗忘门：
- 输入门：
- 候选状态：
- 细胞状态更新：
- 输出门：
- 隐藏状态输出：
其中为权重矩阵，为偏置项，为sigmoid函数。
注意力机制
Attention机制通过计算每个时间步的注意力权重，对LSTM隐藏状态进行加权求和得到上下文向量：
其中为最终隐藏状态，为相关性评分函数。
麻雀搜索算法
SSA模拟麻雀发现者-跟随者-警戒者的觅食策略，其位置更新公式包括：
- 发现者位置更新：
- 跟随者位置更新：
其中为预警值，为安全阈值，为随机矩阵。
3. SSA-LSTM-Attention模型构建
模型整体架构
模型构建流程如图1所示（此处为文字描述）：
1. 数据预处理：对原始压力数据进行缺失值填补、Z-score标准化处理
2. 参数优化：使用SSA优化LSTM的隐藏层节点数、学习率、丢弃率
3. 模型训练：采用优化后的参数构建LSTM-Attention网络
4. 预测输出：通过全连接层将注意力加权特征映射为预测值
目标函数设计
以均方根误差作为SSA的适应度函数：
其中为样本数，为真实值，为预测值。
超参数优化空间
设定SSA优化参数范围：
- 隐藏层节点数：
- 学习率：
- 丢弃率：
SSA种群规模设为30，最大迭代次数100。
4. 实验设计与结果分析
数据来源与预处理
实验数据来源于某型挖掘机液压泵压力传感器，采样频率10 Hz，共采集12,000个时间点。按8:1:1划分训练集、验证集与测试集。采用滑动窗口构造样本，窗口长度，步长为1。
评价指标
采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）作为评价指标：
对比模型设置
为验证模型有效性，设置以下对比模型：
- LSTM：标准LSTM模型，隐藏层节点数64
- PSO-LSTM：PSO优化LSTM超参数
- SSA-LSTM：SSA优化LSTM超参数（无Attention）
- SSA-LSTM-Attention：本文所提模型
结果分析
预测精度对比
各模型在测试集上的性能对比如表1所示（此处为文字描述）：
- SSA-LSTM- MPa， MPa，%%
- PSO- MPa，表明SSA在超参数优化上优于PSO
- 引入Attention机制后，R²，证明特征加权有效
预测曲线拟合效果
图2展示了各模型对一段压力波动序列的预测效果（此处为文字描述）：
- LSTM和PSO-LSTM在峰值处出现明显滞后
- SSA-LSTM-Attention的预测曲线与真实值重合度最高，尤其在压力突变点（如t=15s时）仍能保持高精度跟踪
注意力权重可视化
图3展示了Attention层对历史时间步的权重分配（此处为文字描述）：
- 在预测t时刻压力时，模型对t-3、t-1时刻赋予较高权重（、）
- 与液压系统压力传递的物理延迟特性相符，证明模型具有可解释性
5. 讨论
算法优势分析
SSA-LSTM-Attention模型的优势体现在：
1. 参数自适应：SSA自动寻优避免人工调参的主观性
2. 特征聚焦：Attention机制强化关键时间步的贡献度
3. 非线性拟合：LSTM门控结构有效捕捉压力动态特性
工程应用价值
该模型可应用于：
- 状态预警：通过预测值与实测值偏差检测异常
- 维护决策：预测压力趋势指导预防性维护
- 系统优化：基于预测结果调整液压泵工作参数
局限性及改进方向
当前研究局限性包括：
- 未考虑多传感器数据融合（如温度、流量）
- 模型计算复杂度较高，实时性需优化
下一步将研究轻量化网络结构与多变量协同预测。
6. 结论
本文提出了一种基于SSA-LSTM-Attention的液压系统压力数据预测方法。通过SSA优化LSTM超参数，并结合Attention机制实现特征自适应加权，有效提升了预测精度。实验表明，该模型在RMSE、MAE和R²指标上均优于对比模型，能够准确跟踪液压压力的动态变化规律。研究成果为液压系统状态监测与智能维护提供了新的技术手段。
未来工作将聚焦于以下方向：（1）引入卷积模块提取空间特征；（2）结合物理知识引导模型训练；（3）开发边缘计算部署方案，提升工程适用性。
参考文献（示例格式）：
[1] 李明, 等. 基于VMD-PSO-LSTM的液压系统压力预测[J]. 机械工程学报, 2022, 58(10): 123-132.
[2] Xue J, Shen B. A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm[J]. Systems Science & Control Engineering, 2020, 8(1): 22-34.
[3] Wang J, et al. A hybrid attention-based LSTM model for time series prediction[J]. Neurocomputing, 2021, 456: 142-154.
（注：本文为符合学术规范的模拟论文，实际发表需补充完整图表、数据及参考文献。）