基于DAutoencoder的非线性动态故障检测方法

• 作者: 张妮 田学民 蔡连芳
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性 相关性分析 差分进化 动态自译码神经网络 故障检测
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 故障诊断、检测装置及仪表
• 页码范围: 1097-1100,1106
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 4804字
• 语种: 中文

摘要

针对化工过程数据的特点,提出一种基于动态自译码神经网络(DAutoencoder,Dynamic Autoencoder)的非线性动态过程故障检测方法.该方法首先采用相关性分析建立变量自回归模型,消除了数据的动态特性,随后运用改进的差分进化算法训练网络的权值,提取训练样本的非线性特征并计算重构残差,最后构造监控统计量进行监控.TE过程的仿真结果表明,所提出的基于DAutoencoder的故障检测方法可以比动态核主元分析更为有效的监控过程变化,检测到故障的发生.