【摘 要】
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针对现有故障检测算法难以深入并准确地提取数据内在信息的问题,提出注意力卷积门控循环单元自编码器(CGRUA-AE)深度神经网络和基于CGRUA-AE的过程故障检测方法.采用卷积门控循环单元(ConvGRU)有效地提取输入数据的空间和时间特征;建立基于ConvGRU的自编码器,采用无监督学习对时间序列数据进行特征提取,引入注意力机制对相应的特征进行加权计算,实现对关键特征的有效选择;分别在特征空间与残差空间上建立基于T2、SPE统计量的过程监控模型,实现对多元数据有效的特征提取和故障检
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71771173),上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”高新技术领域资助项目(19511106303).
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针对现有故障检测算法难以深入并准确地提取数据内在信息的问题,提出注意力卷积门控循环单元自编码器(CGRUA-AE)深度神经网络和基于CGRUA-AE的过程故障检测方法.采用卷积门控循环单元(ConvGRU)有效地提取输入数据的空间和时间特征;建立基于ConvGRU的自编码器,采用无监督学习对时间序列数据进行特征提取,引入注意力机制对相应的特征进行加权计算,实现对关键特征的有效选择;分别在特征空间与残差空间上建立基于T2、SPE统计量的过程监控模型,实现对多元数据有效的特征提取和故障检
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