【摘 要】
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实际多模态化工过程通常由于产品需求等的调整而产生新模态，现有基于深度学习的故障诊断方法存在未充分利用现有模态设计经验、小样本下难以训练模型等局限。针对上述问题，提出了一种基于元学习（meta learning,ML）和网络结构搜索（neural architecture search,NAS）的新模态故障诊断方法MetaNAS。该方法首先利用NAS自动获取现有模态性能最优的网络模型，然后利用ML从
【机 构】
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中国科学院网络化控制系统重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1706202）；
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实际多模态化工过程通常由于产品需求等的调整而产生新模态，现有基于深度学习的故障诊断方法存在未充分利用现有模态设计经验、小样本下难以训练模型等局限。针对上述问题，提出了一种基于元学习（meta learning,ML）和网络结构搜索（neural architecture search,NAS）的新模态故障诊断方法MetaNAS。该方法首先利用NAS自动获取现有模态性能最优的网络模型，然后利用ML从现有模态的NAS过程中学习故障诊断模型的设计经验，最终当新模态产生时，在已学习设计经验基础上进行梯度更新，即在小样本条件下快速得到新模态故障诊断模型。通过数值系统和田纳西伊斯曼（Tennessee Eastman,TE）化工过程的仿真实验充分验证了提出方法的有效性和可行性。
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