【摘 要】
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数据降维是化工过程故障识别的重要组成部分,主要分为特征提取和特征选择两种方法.为了探索不同数据降维方法对化工过程故障识别的影响,提出了基于数据降维和深度学习的故障识别方法.首先,生成拓扑映射(GTM)得到了原始过程数据的低维空间表示,通过Spearman秩相关系数(SRCC)得到了变量之间的相关性,获得了关键变量.然后,长短期记忆网络(LSTM)学习关键变量集的深层次特征并识别化工过程的故障.田纳西-伊斯曼(TE)过程的应用表明,GTM-LSTM更适用于跃变型故障的识别,SRCC-LSTM对所有类型的故障
【机 构】
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青岛科技大学化工学院,山东青岛266042
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数据降维是化工过程故障识别的重要组成部分,主要分为特征提取和特征选择两种方法.为了探索不同数据降维方法对化工过程故障识别的影响,提出了基于数据降维和深度学习的故障识别方法.首先,生成拓扑映射(GTM)得到了原始过程数据的低维空间表示,通过Spearman秩相关系数(SRCC)得到了变量之间的相关性,获得了关键变量.然后,长短期记忆网络(LSTM)学习关键变量集的深层次特征并识别化工过程的故障.田纳西-伊斯曼(TE)过程的应用表明,GTM-LSTM更适用于跃变型故障的识别,SRCC-LSTM对所有类型的故障识别效果都较好,其更适用于化工过程数据降维.
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