基于VAE-DBN的故障分类方法在化工过程中的应用

Key Words:变分自动编码器;;深度置信网络;;故障诊断;;特征提取

Abstract: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.

Volume:v.18

Issue:03

Translation or Not:no