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基于SSAE-IARO-BiLSTM的工业过程故障诊断研究
1
作者
张瑞成
孙伟良
梁卫征
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第15期244-250,260,共8页
针对工业过程故障诊断精度低的问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto-encoder network, SSAE)和改进人工兔算法优化双向长短时记忆神经网络(improved artificial rabbit algorithm optimized bidirectional long ...
针对工业过程故障诊断精度低的问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto-encoder network, SSAE)和改进人工兔算法优化双向长短时记忆神经网络(improved artificial rabbit algorithm optimized bidirectional long short-term memory neural network, IARO-BiLSTM)的故障诊断方法。首先,利用SSAE网络强大的特征提取能力,实现对原始数据进行降维处理;其次,引入Circle混沌映射以达到丰富种群数量的目的,提出权重系数和Levy飞行机制改进人工兔算法的位置更新公式,提高人工兔算法的寻优能力,进而对BiLSTM网络的参数进行优化。最后,利用优化后的BiLSTM网络实现对故障的识别和分类。通过选取多组数据集进行验证,结果表明,基于SSAE-IARO-BiLSTM故障诊断方法能够准确地对故障进行识别和分类,且诊断准确率可达98%以上。
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关键词
故障诊断
人工兔算法(
iaro
)
双向长短时记忆网络(BiLSTM)
栈式稀疏自编码器(SSAE)
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职称材料
题名
基于SSAE-IARO-BiLSTM的工业过程故障诊断研究
1
作者
张瑞成
孙伟良
梁卫征
机构
华北理工大学电气工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第15期244-250,260,共8页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2018209201)
河北省省属高校基本科研业务费资助项目(JQN2021021)
唐山市科技局科技计划项目(22130213G)。
文摘
针对工业过程故障诊断精度低的问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto-encoder network, SSAE)和改进人工兔算法优化双向长短时记忆神经网络(improved artificial rabbit algorithm optimized bidirectional long short-term memory neural network, IARO-BiLSTM)的故障诊断方法。首先,利用SSAE网络强大的特征提取能力,实现对原始数据进行降维处理;其次,引入Circle混沌映射以达到丰富种群数量的目的,提出权重系数和Levy飞行机制改进人工兔算法的位置更新公式,提高人工兔算法的寻优能力,进而对BiLSTM网络的参数进行优化。最后,利用优化后的BiLSTM网络实现对故障的识别和分类。通过选取多组数据集进行验证,结果表明,基于SSAE-IARO-BiLSTM故障诊断方法能够准确地对故障进行识别和分类,且诊断准确率可达98%以上。
关键词
故障诊断
人工兔算法(
iaro
)
双向长短时记忆网络(BiLSTM)
栈式稀疏自编码器(SSAE)
Keywords
fault diagnosis
improved
artificial
rabbit
optimization
(
iaro
)
bidirectional long short-term memory(BiLSTM)network
stacked sparse auto-encoder(SSAE)
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSAE-IARO-BiLSTM的工业过程故障诊断研究
张瑞成
孙伟良
梁卫征
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
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