化工生產(chǎn)過程具有高度非線性、不確定性、易受干擾性和關(guān)聯(lián)性等特性,化工的生產(chǎn)過程還是個特殊的動態(tài)系統(tǒng),其生產(chǎn)環(huán)境不同于其它類型的工業(yè)過程,生產(chǎn)環(huán)境不穩(wěn)定和危險性,使得生產(chǎn)過程中的安全管理非常困難。為了能夠保證化工設(shè)備裝置正常的運行,及時地檢測到故障和準確地對故障進行診斷是必要的。本文針對化工過程數(shù)據(jù)的高維度非線性,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。所提方法在對數(shù)據(jù)進行小波變換去噪和標準化預(yù)處理;通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取和學(xué)習(xí),從化工過程中提取原始數(shù)據(jù)隱藏的信息特征;再經(jīng)過softmax分類器進行故障分類。通過應(yīng)用于TE過程的故障診斷研究結(jié)果,平均故障檢出率為80.31%,誤報率為2.837%,表明所提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的有效性,且可以及時地檢測出故障。針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜,自身參數(shù)與結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化的問題,提出粒子群優(yōu)化算法對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)進行尋優(yōu)。為了驗證PSO-CNN方法的故障診斷的有效性及故障診斷性能,以TE過程為實驗案例進行了故障診斷研究。在粒子群優(yōu)化過程中確定了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的最佳結(jié)構(gòu)和參數(shù)。從實驗結(jié)果得出,基于PSO-CNN方法的平均故障檢出率相比CNN方... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖 2-2 卷積操作示例圖Fig.2-2 Example of convolution operation據(jù)輸入矩陣包括四個維度：樣本數(shù)、樣本高度、樣本寬度和樣本陣與輸入矩陣格式一樣，但后三個維度經(jīng)卷積后尺寸發(fā)生了變化積核高度、卷積核寬度、輸入通道數(shù)、卷積核的個數(shù)。關(guān)于卷積陣、卷積核、輸出矩陣三者之間是相互決定的關(guān)系。卷積核的輸入矩陣的通道數(shù)所決定。輸出矩陣的通道數(shù)（outdepth）由卷積。輸出矩陣的高度（height）和寬度（width）這兩個維度的尺寸由積計算的方式所共同決定。Padding 是填充，比如零填充是在輸也可以不進行填充操作。Stride 是卷積步長。計算公式如（2-2） out in kernelout in kernel2 12 1height height height padding stridewidth width width padding stride 算之后需要通過激活函數(shù)對特征圖進行輸出。激活函數(shù)是用來為

池化操作Fig.2-3Poolingoperation

【參考文獻】：
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本文編號：3503125