【摘 要】
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针对化工过程高维数据的故障特征难以提取的难题,提出变分自动编码器(VAE)结合深度置信网络(DBN)的混合故障诊断方法.在VAE的编码部分对隐变量空间Z添加约束,通过重参数化方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:21576143)
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针对化工过程高维数据的故障特征难以提取的难题,提出变分自动编码器(VAE)结合深度置信网络(DBN)的混合故障诊断方法.在VAE的编码部分对隐变量空间Z添加约束,通过重参数化方法进行反向传播训练,可无监督地学习不同故障对应的隐变量特征,其作为DBN分类模型的输入特征训练网络,输入测试集进行故障诊断.田纳西伊斯曼流程(TE)应用结果表明,VAE能提取原始数据更加抽象有效的特征,VAE-DBN分类准确.
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