基于深度学习的复杂过程故障诊断方法研究

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近年来,工业化进程迅猛,生产系统逐渐复杂化、智能化。在工业过程中,各个环节间影响复杂。工业过程属于复杂过程,其具有非线性、非高斯、多工况、大滞后、强耦合等特点。如果其中任意一个环节发生故障必然会导致生产无法继续进行。基于复杂过程的特点,单一型故障诊断方法存在一定局限性。随着大数据时代来临,复杂过程产生的数据量呈几何倍数扩大,深度学习的故障诊断方法因其强大的批处理能力得到广泛应用。但是根据复杂过程的特点,仍然存在大量研究空间。在分析复杂过程数据时,由于采集、传输、存储等原因,导致采集到的数据存在缺失,
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目的对南京市栖霞区2009-2018年集中式供水水质的监测结果进行分析,了解当地居民生活饮用水水质现状以及水质影响因素,查找影响生活饮用水水质的根本原因,提出相应对策及建议,为加强集中式供水单位的管理提供科学依据,进一步保障栖霞区居民生活饮用水的健康卫生。方法收集辖区内2009-2018年间累计12家(现有9家,关闭3家)集中式供水单位出厂水和末梢水的水质检测结果,采用Epidata3.1建立数据
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