【摘 要】
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智能的故障诊断技术是处理工业大数据的一种有效方法,该技术能够快速、高效地处理原始数据并提供准确的诊断结果。为更好提取出数据的有效信息,针对化工数据的时序性和高维非
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究项目计划(LG201917),辽宁省自然科学基金指导计划(20180550801)
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智能的故障诊断技术是处理工业大数据的一种有效方法,该技术能够快速、高效地处理原始数据并提供准确的诊断结果。为更好提取出数据的有效信息,针对化工数据的时序性和高维非线性的特点,本文提出一种基于扩展长短期记忆网络(LSTM)的集合型故障诊断方法(ELSTM)。先用LSTM处理数据得到包含原始数据时空信息的隐层输出,然后利用卷积神经网络(CNN)从多维数据中提取特征的能力,先用1D卷积提取每一个时间序列内部的局部特征,再用2D卷积提取相邻时间序列之间存在的相互依赖特征,最终将提取的特征数据经过全连接层,得到分类
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