基于TE-DS的半监督化工过程故障诊断方法
Semi-supervised fault diagnosis method for chemical process based on TE-DS
1. 中国科学院 网络化控制系统重点实验室, 沈阳 110016
2. 中国科学院沈阳自动化研究所, 沈阳 110169
3. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110169
4. 中国科学院大学, 北京 100049
摘要
针对现有基于深度学习的化工过程故障诊断方法通常需要完备的标签数据才能构建故障诊断模型等局限，提出一种基于时间集成—双重学生模型（temporal ensembling-dual student，TE-DS）的半监督化工过程故障诊断方法。该方法首先以双重学生模型为基础，通过分类项约束、稳定性约束和一致性约束条件指导相互训练，有效地缓解了误差累积情况的发生；然后利用时间集成（temporal ensembling）将多个先前网络评估的预测集成作为一致性正则化对象，达到缓解预测值噪声、降低模型训练时间的目的，以提高分类性能，实现故障诊断；最后通过田纳西—伊斯曼（Tennessee-Eastman）化工过程基准数据进行故障诊断实验，验证提出方法的有效性和可行性，并与BNLSTM、DCNN和MCLSTM等有监督方法进行比较，证明了TE-DS算法对故障诊断的优越性。
基金项目
辽宁省自然科学基金项目(2019-MS-344)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0229
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 84-89
文章编号: 1001-3695(2022)01-015-0084-06
发布历史
[2021-08-31] 优先出版
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
刘嘉仁, 宋宏, 李帅, 等. 基于TE-DS的半监督化工过程故障诊断方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 84-89. (Liu Jiaren, Song Hong, Li Shuai, et al. Semi-supervised fault diagnosis method for chemical process based on TE-DS [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 84-89. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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