基于稀疏局部嵌入深度卷积网络的冷水机组故障诊断方法

• 作者: 刘旭婷 刘西陲 孙栓柱 李益国 沈炯
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 算法 神经网络 安全 故障诊断 稀疏局部嵌入 深度卷积网络 空间金字塔最大池化
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 5155-5163
• 页数: 9页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20180704

摘要

针对于冷水机组提出一种基于稀疏局部嵌入深度卷积网络(sparsely local embedding network,SLENet)的故障诊断方法.采用稀疏局部嵌入方法代替卷积核,对输入数据进行特征选择,避免了复杂的训练和调参过程.另外采用空间金字塔最大池化作为网络的输出层,减少了网络的输出维数和分类器的计算量.针对美国采暖、制冷与空调工程师学会提供的冷水机组的典型故障数据进行分类,结果表明,该方法相比深度卷积网络(CNN)和支持向量机(SVM)方法具有更高的故障诊断精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李益国	东南大学能源与环境学院	75	1006	18.0	28.0
5	沈炯	东南大学能源与环境学院	106	1994	24.0	42.0
6	孙栓柱		25	119	6.0	9.0
7	刘西陲	东南大学能源与环境学院	13	81	5.0	9.0
11	刘旭婷	东南大学能源与环境学院	1	5	1.0	1.0