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基于云-边协同变分自编码神经网络的设备故障检测方法
被引量：
9
1
作者
刘阳
粟航
+2 位作者
何倩
申普
刘鹏
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第7期1188-1196,共9页
针对机电设备故障数据整体趋势和多阈值点实际应用,提出了一种基于云-边协同的变分自编码门控循环神经网络VAE-GRU的设备故障检测方法。构建了基于云-边协同的机电设备故障检测系统架构,终端设备层、边缘节点层、云中心层,云中心和边缘...
针对机电设备故障数据整体趋势和多阈值点实际应用,提出了一种基于云-边协同的变分自编码门控循环神经网络VAE-GRU的设备故障检测方法。构建了基于云-边协同的机电设备故障检测系统架构,终端设备层、边缘节点层、云中心层,云中心和边缘节点之间通过协同的方式对机电设备进行故障检测。设计了VAE-GRU模型,通过VAE编码器对输入数据进行采样,利用GRU捕捉时序数据的长期相关性。设计了动态阈值选择算法确定故障检测阈值,针对不同数据集可自动选择最优阈值,提高故障检测精度。实验结果表明,提出的基于云-边协同VAE-GRU设备故障检测方法提高了设备故障检测准确性,降低了处理时延,能保证机电设备稳定运行。
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关键词
云-边协同
故障检测
变分自编码
门控循环神经网络
机电设备运维
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职称材料
题名
基于云-边协同变分自编码神经网络的设备故障检测方法
被引量：
9
1
作者
刘阳
粟航
何倩
申普
刘鹏
机构
广西交科集团有限公司广西道路智能交通系统工程技术研究中心
桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第7期1188-1196,共9页
基金
国家自然科学基金(62162018)
广西创新驱动重大专项(AA17202024)
+3 种基金
广西自然科学基金(2019GXNSFGA245004)
广西云计算与大数据协同创新基金(YD1901)
广西研究生教育创新计划(YCSW2022296)
南宁市科学研究与技术开发计划(20201075)。
文摘
针对机电设备故障数据整体趋势和多阈值点实际应用,提出了一种基于云-边协同的变分自编码门控循环神经网络VAE-GRU的设备故障检测方法。构建了基于云-边协同的机电设备故障检测系统架构,终端设备层、边缘节点层、云中心层,云中心和边缘节点之间通过协同的方式对机电设备进行故障检测。设计了VAE-GRU模型,通过VAE编码器对输入数据进行采样,利用GRU捕捉时序数据的长期相关性。设计了动态阈值选择算法确定故障检测阈值,针对不同数据集可自动选择最优阈值,提高故障检测精度。实验结果表明,提出的基于云-边协同VAE-GRU设备故障检测方法提高了设备故障检测准确性,降低了处理时延,能保证机电设备稳定运行。
关键词
云-边协同
故障检测
变分自编码
门控循环神经网络
机电设备运维
Keywords
cloud-edge collaboration
fault detection
variational autoencoder
gated recurrent neural network
electromechanical equipment operation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云-边协同变分自编码神经网络的设备故障检测方法
刘阳
粟航
何倩
申普
刘鹏
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
9
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