【摘 要】
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针对化工过程数据的特点,提出一种基于动态自译码神经网络(DAutoencoder,Dynamic Autoencoder)的非线性动态过程故障检测方法.该方法首先采用相关性分析建立变量自回归模型,
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛,266580
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针对化工过程数据的特点,提出一种基于动态自译码神经网络(DAutoencoder,Dynamic Autoencoder)的非线性动态过程故障检测方法.该方法首先采用相关性分析建立变量自回归模型,消除了数据的动态特性,随后运用改进的差分进化算法训练网络的权值,提取训练样本的非线性特征并计算重构残差,最后构造监控统计量进行监控.TE过程的仿真结果表明,所提出的基于DAutoencoder的故障检测方法可以比动态核主元分析更为有效的监控过程变化,检测到故障的发生.
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