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申请/专利权人：沈阳化工大学
摘要：本发明公开一种双噪声自编码器过程故障分类方法，涉及一种工业过程故障分类方法，该方法包括以下步骤：步骤一：深入了解工业背景和工业流程，明确故障类型；步骤二：收集工业过程数据并进行划分；步骤三：对过程数据进行预处理；步骤四：对训练数据引入两种高斯噪声，并输入融合伪标签与一致性正则化的半监督双噪声自编码器网络PLCR‑SSDNAE学习故障相关特征，通过最小化损失函数优化网络参数；步骤五：将测试数据输入训练好的模型预测数据标签，根据评价指标评估模型性能。在线运用时，通过故障分类模型判断数据类别，实时监控生产过程是否发生故障以及发生何种故障，保障工业过程正常运行。通过实验验证了该方法对工业过程故障分类的有效性。
主权项：1.一种双噪声自编码器过程故障分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：深入了解工业生产流程，明确工业过程故障类型及相关变量；S2：基于工业现场传感器采集相关过程数据或工业系统仿真平台获取正常样本和故障样本；S3:将数据划分为训练集和测试集；S4：对划分的数据集进行预处理；S5：对数据进行基于改进相异性分析的数据增强，放大故障数据与正常数据间的差异；对训练数据引入两种高斯噪声，形成对数据的强弱干扰，将有标签训练数据输入模型，初步训练网络，学习故障相关特征，对无标签数据生成伪标签，将无标签数据对应结合伪标签与一致性正则化调整网络；S6：通过最小化损失函数loss来训练模型，并优化模型参数；S7:将测试数据输入到训练好的分类模型中预测数据标签，判断数据类别，根据数据类别实时调整生产过程，确保工业生产正常进行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳化工大学 一种双噪声自编码器过程故障分类方法
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