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题名基于注意力增强型编解码网络的化工过程故障诊断
被引量：1
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作者
夏起磊
罗林
张垚
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机构
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
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出处
《辽宁石油化工大学学报》
CAS
2024年第2期63-70,共8页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61703191)
辽宁省教育厅科学研究面上项目(LJKZ0423)
工业控制技术国家重点实验室开放课题资助项目(ICT2021B41)。
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文摘
化工过程的数据往往含有动态时序特性,传统故障检测对动态信息的使用率较低,限制了故障诊断性能。针对这个问题,提出了一种基于注意力增强的编解码网络模型的化工过程故障诊断新方法。编码部分利用LSTM提取过程数据的特征信息,结合注意力机制,更加有效地利用过程数据间的动态信息;解码部分利用LSTM并结合注意力机制提供的上下文向量,为归一化指数的回归提供更加精准的状态信息,最后利用归一化指数回归得到各个样本数据的故障类别概率值。结果表明,注意力机制的引入,提高了模型在时域下对过程动态信息的使用效率。针对本文提出的方法,利用田纳西伊士曼过程数据进行了实验,并与标准的PCA-SVM、DBN和ResNet的结果进行了对比。结果表明,该方法诊断故障的效果更加理想。
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关键词
故障诊断
长短期记忆网络
注意力机制
归一化指数回归
编解码网络
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Keywords
Fault diagnosis
LSTM networks
Attention mechanism
Softmax regression
Encoder-decoder network
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分类号
TQ021.8
[化学工程]
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