کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6595104 | 1423737 | 2017 | 25 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A deep belief network based fault diagnosis model for complex chemical processes
ترجمه فارسی عنوان
مدل شبکه تشخیص خطای مبتنی بر شبکه عمیق برای فرآیندهای شیمیایی پیچیده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص گسل، شبکه اعتقادی درونی، استخراج ویژگی، هشدار زودهنگام، مدیریت زنگ هشدار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Data-driven methods have been regarded as desirable methods for fault detection and diagnosis (FDD) of practical chemical processes. However, with the big data era coming, how to effectively extract and present fault features is one of the keys to successful industrial applications of FDD technologies. In this paper, an extensible deep belief network (DBN) based fault diagnosis model is proposed. Individual fault features in both spatial and temporal domains are extracted by DBN sub-networks, aided by the mutual information technology. A global two-layer back-propagation network is trained and used for fault classification. In the final part of this paper, the benchmarked Tennessee Eastman process is utilized to illustrate the performance of the DBN based fault diagnosis model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 107, 5 December 2017, Pages 395-407
Journal: Computers & Chemical Engineering - Volume 107, 5 December 2017, Pages 395-407
نویسندگان
Zhanpeng Zhang, Jinsong Zhao,