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基于AC-CNN模型的过程故障识别
被引量：
5
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作者
衷路生
吴春磊
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第2期542-549,共8页
针对复杂工业过程中故障变量特征提取效率低,分类数量较少且故障识别率较低等问题,提出基于非对称卷积核(asymmetric convolutions)的卷积神经网络(CNN)的工业过程故障识别模型。采取故障变量重构对故障数据进行预处理;引入非对称卷积...
针对复杂工业过程中故障变量特征提取效率低,分类数量较少且故障识别率较低等问题,提出基于非对称卷积核(asymmetric convolutions)的卷积神经网络(CNN)的工业过程故障识别模型。采取故障变量重构对故障数据进行预处理;引入非对称卷积核模型对重构后的输入故障变量进行特征提取,提高特征提取的效率;根据CNN模型改进得到具有AC架构的AC-CNN模型,识别TE(田纳西-伊斯曼)过程故障的在线测试集样本,实验结果表明,所提方法对TE过程故障数据集的识别效果明显,验证了模型的有效性和优异性。
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关键词
故障
识别
故障变量重构
非对称卷积核
卷积神经网络
田纳西-伊斯曼过程
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职称材料
题名
基于AC-CNN模型的过程故障识别
被引量：
5
1
作者
衷路生
吴春磊
机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第2期542-549,共8页
基金
国家自然科学基金项目（61863012、61263010、60904049）
江西省科技厅基金项目（20181BBE50020、20161BBE50082、20161BAB202067）
文摘
针对复杂工业过程中故障变量特征提取效率低,分类数量较少且故障识别率较低等问题,提出基于非对称卷积核(asymmetric convolutions)的卷积神经网络(CNN)的工业过程故障识别模型。采取故障变量重构对故障数据进行预处理;引入非对称卷积核模型对重构后的输入故障变量进行特征提取,提高特征提取的效率;根据CNN模型改进得到具有AC架构的AC-CNN模型,识别TE(田纳西-伊斯曼)过程故障的在线测试集样本,实验结果表明,所提方法对TE过程故障数据集的识别效果明显,验证了模型的有效性和优异性。
关键词
故障
识别
故障变量重构
非对称卷积核
卷积神经网络
田纳西-伊斯曼过程
Keywords
fault identification
fault variable reconstruction
asymmetric convolution kernel
convolutional neural network
Tennessee-Eastman process
分类号
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AC-CNN模型的过程故障识别
衷路生
吴春磊
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
5
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