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基于TCN-GAT与混合神经网络的汽车涂装烘干系统能耗异常检测
1
作者
李聪波
翟贺旺
+2 位作者
吴畏
董可
张祥飞
《中国机械工程》
北大核心
2025年第8期1864-1874,共11页
提出了一种基于时间卷积网络-图注意力网络(TCN-GAT)与混合神经网络的烘干系统能耗异常检测方法。首先引入多尺度TCN和多头GAT分别捕获温度、压力等数据的时间特征与空间特征;然后联合反向传播神经网络(BPNN)与变分自编码器(VAE)搭建异...
提出了一种基于时间卷积网络-图注意力网络(TCN-GAT)与混合神经网络的烘干系统能耗异常检测方法。首先引入多尺度TCN和多头GAT分别捕获温度、压力等数据的时间特征与空间特征;然后联合反向传播神经网络(BPNN)与变分自编码器(VAE)搭建异常检测模型;再次基于预测误差与重构概率构建能耗异常指标,并引入超阈值模型(POT)拟合Pareto分布建立异常阈值;最后在重庆某汽车工厂涂装车间开展案例验证,利用物联网设备(IoT)采集烘干系统能耗等数据,通过数据分析验证了所提方法的有效性和优越性。
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关键词
烘干系统
时空特征提取
能耗异常检测
能耗异常指标
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职称材料
题名
基于TCN-GAT与混合神经网络的汽车涂装烘干系统能耗异常检测
1
作者
李聪波
翟贺旺
吴畏
董可
张祥飞
机构
重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室
出处
《中国机械工程》
北大核心
2025年第8期1864-1874,共11页
基金
国家自然科学基金(92367107)
中央高校基本科研业务费专项资金(2023CDJYXTD-003)
中国博士后科学基金(2023M730406)。
文摘
提出了一种基于时间卷积网络-图注意力网络(TCN-GAT)与混合神经网络的烘干系统能耗异常检测方法。首先引入多尺度TCN和多头GAT分别捕获温度、压力等数据的时间特征与空间特征;然后联合反向传播神经网络(BPNN)与变分自编码器(VAE)搭建异常检测模型;再次基于预测误差与重构概率构建能耗异常指标,并引入超阈值模型(POT)拟合Pareto分布建立异常阈值;最后在重庆某汽车工厂涂装车间开展案例验证,利用物联网设备(IoT)采集烘干系统能耗等数据,通过数据分析验证了所提方法的有效性和优越性。
关键词
烘干系统
时空特征提取
能耗异常检测
能耗异常指标
Keywords
drying system
spatio-temporal feature extraction
energy consumption anomaly detection
energy consumption anomaly index
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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1
基于TCN-GAT与混合神经网络的汽车涂装烘干系统能耗异常检测
李聪波
翟贺旺
吴畏
董可
张祥飞
《中国机械工程》
北大核心
2025
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