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| 基于TSNS-RAE的多模态过程故障检测 | |
| 引用本文： | 郭小萍,李志远,李元.基于TSNS-RAE的多模态过程故障检测[J].计算机测量与控制,2023,31(9):22-28. |
| 作者姓名： | 郭小萍 李志远 李元 |
| 作者单位： | 辽宁省沈阳市铁西区沈阳化工大学,辽宁省沈阳市铁西区沈阳化工大学, |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目、(61490701,61673279)；辽宁省教育厅重点实验室项目(LJ2020021) |
| 摘 要： | 根据多模态工业生产过程的数据特点，提出基于时空近邻标准化和鲁棒自编码器(TSNS-RAE)的故障检测方法；TSNS处理数据时同时考虑了样本的时间近邻和空间近邻，可以消除数据动态性和多模态特征；相比于普通的自编码器，鲁棒自编码器提升了模型的抗噪性和鲁棒性，具有更好的提取非线性特征的能力；TSNS-RAE模型将原始数据空间分成模型空间和残差空间两部分，选择残差空间的SPE统计量作为监控统计量，通过数值案例和青霉素实验来验证TSNS-RAE的可行性。 |
| 关 键 词： | 多模态 故障检测 鲁棒自编码器 时空近邻标准化 青霉素生产过程 |
| 收稿时间： | 2022/12/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/12/26 0:00:00 |
Multi-modal process fault detection based on Time-Space Nearest Neighborhood Standardization and Robust AutoEncoder |
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| Abstract: | |
| Keywords: | multimode Fault detection Robust AutoEncoder Time-Space Nearest Neighborhood Standardization |
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