卷积神经网络多变量过程特征学习与故障诊断

摘要

为提取复杂多变量过程的有效特征,提高故障诊断性能,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征学习的多变量过程故障诊断模型.将高维过程信号归一化处理转为图像信号,多层卷积滤波器与子采样滤波器交替构成的轻量级CNN网络通过多个卷积核与图像进行卷积,采用本地连接和权重共享,滤除过程噪声和干扰信息,从而获得过程数据的高层抽象化表达.通过Softmax层有监督的微调方式学习故障特征完成故障诊断.利用以田纳西过程为代表的多变量非线性过程验证了模型的有效性,与经典分类器和近几年流行的深度神经网络进行对比,结果表明:将高维过程信号转为图像信号输入CNN提高了多变量过程的故障诊断精度;通过t-SNE方法对模型提取的特征进行可视化分析,说明模型强大的特征提取能力;将模型提取的特征作为传统分类器的输入时,故障识别准确率显著提升,进一步说明有效的特征提取有利于提高故障诊断的准确度和可靠性;与无监督学习方式相比,模型通过标签能获取更有效、稳定和抽象化的数据特征.