【摘 要】
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大规模的化工生产过程为国家带来巨大经济效益的同时,过程系统的复杂性导致其容易发生特大安全事故,生产过程的安全运行需要有效的故障检测与诊断技术。近年来,深度学习作为一项新兴的故障诊断技术,引起了学术界和工业界的广泛关注。本文针对田纳西-伊斯曼（TE）化工过程提出了两种基于深度学习的故障诊断方法,主要内容如下:（1）由于真实的化工过程复杂多变,采集的数据通常含有噪声。为降低测量噪声对模型预测性能的影响
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大规模的化工生产过程为国家带来巨大经济效益的同时,过程系统的复杂性导致其容易发生特大安全事故,生产过程的安全运行需要有效的故障检测与诊断技术。近年来,深度学习作为一项新兴的故障诊断技术,引起了学术界和工业界的广泛关注。本文针对田纳西-伊斯曼（TE）化工过程提出了两种基于深度学习的故障诊断方法,主要内容如下:（1）由于真实的化工过程复杂多变,采集的数据通常含有噪声。为降低测量噪声对模型预测性能的影响,本文采用小波阈值降噪方法,实现对测量噪声的分离并保留采集信号的有用特征。（2）针对数据存在冗余信息的问题,本文通过数据相似性分析技术排除了与系统状态无关的过程变量,降低冗余信息对故障诊断结果的影响。（3）针对化工过程数据非线性、高维度的特点,提出了基于深度卷积神经网络（DCNN）的故障诊断方法,并采用了dropout技术防止过拟合。通过在TE过程中的应用,证明了该方法在识别化工过程异常情况方面具有较高的准确性,优于基于传统的机器学习故障诊断方法。（4）针对化工过程数据具有动态时序性的特点,以及微小故障难以检测的问题。本文引入循环神经网络（RNN）改进了基于DCNN的方法,改进后的方法能够自适应地挖掘过程数据在时空域中的深度特征。并且模型采用了GAP层代替全连接层,减少了模型的参数。经优化后的模型在TE过程中展现出了优异的故障诊断性能,并在微小故障的检测中具有优势。此外,设定了不同的故障情景验证了模型的鲁棒性。
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