کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6594723 | 1423729 | 2018 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Deep convolutional neural network model based chemical process fault diagnosis
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص خطای شیمیایی فرایند شیمیایی عمیق شبکه عصبی کانولوشن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص گسل، شبکه عصبی کانولوشن عمیق، مدیریت زنگ هشدار، روند تنسی استثنای،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Numerous accidents in chemical processes have caused emergency shutdowns, property losses, casualties and/or environmental disruptions in the chemical process industry. Fault detection and diagnosis (FDD) can help operators timely detect and diagnose abnormal situations, and take right actions to avoid adverse consequences. However, FDD is still far from widely practical applications. Over the past few years, deep convolutional neural network (DCNN) has shown excellent performance on machine-learning tasks. In this paper, a fault diagnosis method based on a DCNN model consisting of convolutional layers, pooling layers, dropout, fully connected layers is proposed for chemical process fault diagnosis. The benchmark Tennessee Eastman (TE) process is utilized to verify the outstanding performance of the fault diagnosis method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 115, 12 July 2018, Pages 185-197
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 115, 12 July 2018, Pages 185-197
نویسندگان
Wu Hao, Zhao Jinsong,