近日，河北工程技术学院网络空间安全学院专任教师张宾教授以第一通讯作者身份，在中文核心T1区期刊《计算机应用》发表题为《基于MHA-NGU的发电厂给水泵故障预警模型》的学术论文。

《计算机应用》是我国计算机应用领域的权威核心期刊，由中国科学院成都分院、四川省计算机学会主办，入选中文核心期刊、中国科技核心期刊、CSCD扩展版来源期刊等核心评价体系，为RCCSE(A)级期刊、中国科协高质量科技期刊分级目录相关领域重要期刊，在计算机应用技术研究领域具有广泛学术影响力。此次成果刊发于该刊T1 区 ，充分体现了行业学界对该研究创新性与应用价值的高度认可。

本成果提出了一种基于多头注意力机制（MHA）和新门控单元（NGU）的给水泵故障预警模型MHA-NGU。MHA用于捕捉时间序列中的长距离依赖关系，通过多视角特征交互强化关键维度。NGU是本文提出的新型循环神经网络，将它的输出门和重置门设置为两级，避免单级门因过度依赖局部信息导致的全局依赖捕捉能力下降，并在内部嵌入T转换模块，用于进一步缓解模型梯度消失问题。实验结果表明：所提模型比GRU模型提前5.39小时触发预警，有效实现了给水泵的早期故障预警。

河北工程技术学院网络空间安全学院始终聚焦网络安全与工业智能融合发展前沿，积极推进产学研协同创新。此次张宾教授团队的研究成果，不仅丰富了电力设备智能故障预警领域的理论与技术体系，也为学校学科交叉研究提供了成功范例。学校相关负责人表示，将持续支持科研团队深耕关键技术领域，产出更多“顶天立地”的学术成果，为区域产业升级和国家能源安全提供智力支撑与技术保障。