| 基于一维卷积自编码器—高斯混合模型的间歇过程故障检测 |
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| 作者姓名： | 王硕 王培良 |
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| 作者单位： | 1. 杭州电子科技大学新型电子器件与应用研究所, 浙江 杭州 310018;
2. 湖州师范学院信息与控制技术研究所, 浙江 湖州 313000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61573137） |
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| 摘 要： | 传统基于数据驱动的间歇过程故障检测方法往往需要对数据的分布进行假设,其模型多阶段划分不精确,导致故障检测率受到影响.对此提出一种基于一维卷积自编码器—高斯混合模型（One dimensional convolution-auto encoder-Gaussian mixture model,1DC-AE-GMM）的检测新方法.该方法不需要对原始数据进行假设,首先对原始数据进行等长和缩放处理,并以最小重构误差的原则在具有卷积和多个中间层的深层神经网络上进行训练,以非线性的方式自动、精确地进行阶段划分和特征提取;然后在网络的编码层上建立高斯混合模型并进行聚类,在提取特征的同时大大减少了建立模型的计算量;最后结合马氏距离提出全局概率检测指标,实现故障检测.通过在一类半导体蚀刻过程的仿真实验,结果表明该方法可以有效地提高故障检测率.
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| 关 键 词： | 间歇过程 故障检测 自编码器 深度学习 高斯混合模型 |
| 收稿时间： | 2018-07-02 |
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