基于對抗二次自編碼器和集成學(xué)習(xí)的工業(yè)過程早期故障檢測
摘要: 由于工業(yè)過程早期微小故障存在數(shù)據(jù)振幅小,特征強(qiáng)耦合的特點(diǎn),導(dǎo)致傳統(tǒng)自編碼器模型對此類故障的檢測效果不佳,對此,提出一種基于對抗二次自編碼器和集成學(xué)習(xí)的工業(yè)過程早期故障檢測方法。首先引入一種二次型神經(jīng)元嵌入普通自編碼器模型的隱藏層中,增加模型的表達(dá)能力,其次提出一種對抗性的二次自編碼器,在訓(xùn)練過程中引入GAN網(wǎng)絡(luò),使自編碼器的特征學(xué)習(xí)遵循特定的概率分布。然后利用集成學(xué)習(xí)思想對正常... (共10頁)
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