【摘 要】
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为实时监测复杂工业过程的故障状态,精确预测故障趋势,提出基于降噪自编码和时间卷积网络的故障预测方法。首先,利用随机森林算法筛选故障相关特征。之后,利用堆栈降噪自编码网络提取非线性特征以及特征重构,并根据重构误差构造平方预测误差(SPE)统计量作为故障状态特征。最后,针对时间卷积网络残差模块中的ReLU激活函数在负区间内导数为零导致部分神经元无法被激活的问题,设计基于自门控激活函数(Swish)和滤波器响应(FRN)规范化的时间卷积网络(SFTCN)。将得到的SPE组成时间序列,利用SFTCN的预测模型实现
【机 构】
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北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程研究中心,城市轨道交通北京实验室,计算智能与智能系统北京重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61803005,61640312,61763037),北京市自然科学基金(4192011,4172007),山东省重点研发计划(2018CXGC0608),北京市教育委员会项目资助。
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为实时监测复杂工业过程的故障状态,精确预测故障趋势,提出基于降噪自编码和时间卷积网络的故障预测方法。首先,利用随机森林算法筛选故障相关特征。之后,利用堆栈降噪自编码网络提取非线性特征以及特征重构,并根据重构误差构造平方预测误差(SPE)统计量作为故障状态特征。最后,针对时间卷积网络残差模块中的ReLU激活函数在负区间内导数为零导致部分神经元无法被激活的问题,设计基于自门控激活函数(Swish)和滤波器响应(FRN)规范化的时间卷积网络(SFTCN)。将得到的SPE组成时间序列,利用SFTCN的预测模型实现
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