【摘 要】
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基于数据驱动的故障检测已成为工业过程故障检测的重要手段,但其在实际应用时受限于过程历史数据的规模,往往难以取得令人满意的检测精度.针对这一问题,提出了一种样本空间重
【机 构】
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浙江理工大学自动化系 杭州310018
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基于数据驱动的故障检测已成为工业过程故障检测的重要手段,但其在实际应用时受限于过程历史数据的规模,往往难以取得令人满意的检测精度.针对这一问题,提出了一种样本空间重构策略,该策略基于随机采样构造同类、异类样本对,在扩充数据规模的同时,将复杂的分类建模问题转化为样本间的相似度对比问题,降低了任务的复杂度.在此基础上,引入并改进孪生卷积神经网络(Siamese CNN)结构,提出了一种基于多尺度孪生卷积神经网络(Multi-scale Siamese CNN)的化工过程故障检测方法.田纳西-伊斯曼(TE)过程数据测试结果表明,所提算法的平均故障检测准确率达到89.66％,相对于常规数据驱动的故障检测算法提高8％以上.
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