基于售后服务记录的卡车动力转向系统漏油分析与预测

蒋国璋; 张翼翔; 向峰; 李公法

文章摘要

基于售后服务记录的卡车动力转向系统漏油分析与预测

Analysis and prediction of oil leakage in truck’s power steering system based on after-sales service records

投稿时间：2020-01-15

DOI：

中文关键词: 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

英文关键词: power steering system oil leakage after-sales service record sentiment analysis Att-BiLSTM RF algorithm BP neural network

基金项目:国家自然科学基金资助项目(51975431,71271160).

作者	单位	E-mail
蒋国璋	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	whjgz@wust.edu.cn
张翼翔	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
向峰	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
李公法	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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中文摘要:

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。

英文摘要:

To pinpoint the causes of oil leakage in truck’s power steering system and avoid further deterioration of oil leakage, this paper proposed a method for analyzing and predicting oil leakage based on after-sales service records. Firstly, on the basis of sentiment analysis technique for natural languages, a bidirectional long short-term memory neural network model with attention mechanism (Att-BiLSTM) was applied to quantify oil leakage according to the description texts. Then random forest (RF) algorithm and BP neural network were used to analyze the main causes of oil leakage based on the truck related production data and establish the prediction model for oil leakage. The validity of the proposed method was verified by some examples. The analysis results of the causes of oil leak can provide the basis for enterprises to improve their production processes, and the prediction results can prevent oil leakage from deteriorating and serious accidents.

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