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基于局部-整体相关特征的多单元化工过程分层监测
被引量：
7
1
作者
姜庆超
颜学峰
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1770-1782,共13页
针对一类多单元化工过程的监测问题,提出基于局部-整体相关特征的分层故障检测与故障定位方法,通过表征单元内部变量相关性、单元与单元间相关性、局部单元与过程整体相关性,对过程运行状态进行判断,以提升过程监测的准确性与可靠性.首...
针对一类多单元化工过程的监测问题,提出基于局部-整体相关特征的分层故障检测与故障定位方法,通过表征单元内部变量相关性、单元与单元间相关性、局部单元与过程整体相关性,对过程运行状态进行判断,以提升过程监测的准确性与可靠性.首先,采用典型相关分析,通过引入邻域单元相关变量提取每个单元的独有特征和外部相关特征;其次,对每个单元的独有特征和所有单元的外部相关特征建立统计模型实现分层故障检测;然后,建立单元-变量分层贡献图,对故障单元以及故障变量实现分层定位.通过在Tennessee Eastman仿真过程和一个实验室级甘油精馏过程中的应用说明所提分层监测方法的有效性.
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关键词
局部-整体相关特征
多单元化工过程
分层
过程
监测
故障检测
故障定位
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职称材料
基于属性描述的多单元过程零样本故障诊断
被引量：
2
2
作者
易永率
赵海涛
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期845-853,共9页
传统的基于数据驱动的故障诊断方法依赖于大量带标签的故障样本,但在化工过程中没有目标故障样本可供训练的情形十分普遍。针对该问题,引入零样本学习(Zero-shot learning,ZSL)的思想,提出了基于属性描述的多单元自注意力机制(Attribute...
传统的基于数据驱动的故障诊断方法依赖于大量带标签的故障样本,但在化工过程中没有目标故障样本可供训练的情形十分普遍。针对该问题,引入零样本学习(Zero-shot learning,ZSL)的思想,提出了基于属性描述的多单元自注意力机制(Attribute description based multi-unit self-attention mechanism, AMSM)的故障诊断方法。首先,语义自编码器提取样本中包含故障属性的语义信息;其次,自注意力机制利用语义信息自适应地调节各个单元特征间的相关关系进行属性学习;最后,通过比较属性矩阵的相似度实现故障诊断。基于田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程设计了零样本故障诊断实验,结果表明AMSM能在没有目标故障样本的情况下实现故障诊断。
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关键词
零样本学习
自注意力机制
故障诊断
属性描述
多单元化工过程
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职称材料
题名
基于局部-整体相关特征的多单元化工过程分层监测
被引量：
7
1
作者
姜庆超
颜学峰
机构
华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室
同济大学上海智能科学与技术研究院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1770-1782,共13页
基金
国家自然科学基金(61973119,61603138,21878081)资助。
文摘
针对一类多单元化工过程的监测问题,提出基于局部-整体相关特征的分层故障检测与故障定位方法,通过表征单元内部变量相关性、单元与单元间相关性、局部单元与过程整体相关性,对过程运行状态进行判断,以提升过程监测的准确性与可靠性.首先,采用典型相关分析,通过引入邻域单元相关变量提取每个单元的独有特征和外部相关特征;其次,对每个单元的独有特征和所有单元的外部相关特征建立统计模型实现分层故障检测;然后,建立单元-变量分层贡献图,对故障单元以及故障变量实现分层定位.通过在Tennessee Eastman仿真过程和一个实验室级甘油精馏过程中的应用说明所提分层监测方法的有效性.
关键词
局部-整体相关特征
多单元化工过程
分层
过程
监测
故障检测
故障定位
Keywords
Local-global correlation feature
multi-unit chemical process
hierarchical process monitoring
fault detection
fault location
分类号
TQ02 [化学工程]
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职称材料
题名
基于属性描述的多单元过程零样本故障诊断
被引量：
2
2
作者
易永率
赵海涛
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期845-853,共9页
基金
国家自然科学基金(62173143,61973122)。
文摘
传统的基于数据驱动的故障诊断方法依赖于大量带标签的故障样本,但在化工过程中没有目标故障样本可供训练的情形十分普遍。针对该问题,引入零样本学习(Zero-shot learning,ZSL)的思想,提出了基于属性描述的多单元自注意力机制(Attribute description based multi-unit self-attention mechanism, AMSM)的故障诊断方法。首先,语义自编码器提取样本中包含故障属性的语义信息;其次,自注意力机制利用语义信息自适应地调节各个单元特征间的相关关系进行属性学习;最后,通过比较属性矩阵的相似度实现故障诊断。基于田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程设计了零样本故障诊断实验,结果表明AMSM能在没有目标故障样本的情况下实现故障诊断。
关键词
零样本学习
自注意力机制
故障诊断
属性描述
多单元化工过程
Keywords
zero-shot learning
self-attention mechanism
fault diagnosis
attribute description
multi-unit chemical process
分类号
TQ02 [化学工程]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部-整体相关特征的多单元化工过程分层监测
姜庆超
颜学峰
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
7
在线阅读
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职称材料
2
基于属性描述的多单元过程零样本故障诊断
易永率
赵海涛
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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