【摘 要】
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本工作提出了一种基于深度残差网络(DRN)的化工过程故障诊断方法,可从大量化工过程运行数据中自动提取故障特征.模型采用快捷连接缓解传统深度神经网络训练困难的问题,且使用
【机 构】
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华东交通大学电气与自动化工程学院,江西南昌330013
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本工作提出了一种基于深度残差网络(DRN)的化工过程故障诊断方法,可从大量化工过程运行数据中自动提取故障特征.模型采用快捷连接缓解传统深度神经网络训练困难的问题,且使用批归一化(BN)方法,可有效缓解梯度消失/爆炸的问题.以田纳西-伊斯曼(TE)过程为实验对象对所提方法进行诊断性能评价实验,并与以往的基于传统深度学习模型的TE过程故障诊断方法进行对比,进一步探究了模型层数、BN技术和残差结构对故障诊断率的影响,最后,通过t分布随机邻域嵌入(t-SNE)方法对网络部分层的输出进行可视化.结果表明,模型对21种工况取得了94％的平均故障诊断率和0.30％的平均假阳率,表现出更加卓越的诊断性能.输出层的二维散点图显示了清晰的聚类,表明所提出的DRN模型能够对故障进行准确诊断.
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