【摘 要】
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为了保证生产过程的安全稳定运行，避免因故障导致的损失，及时地检测出异常工况并准确地对异常工况进行诊断具有十分重要的研究意义。针对化工过程的复杂性，本文提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络（Parallel long and short-term memory network and convolutional neural network,PLSTM-CNN）模型进行化工生产过程故障检测。该模
【机 构】
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华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61973120）；
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为了保证生产过程的安全稳定运行，避免因故障导致的损失，及时地检测出异常工况并准确地对异常工况进行诊断具有十分重要的研究意义。针对化工过程的复杂性，本文提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络（Parallel long and short-term memory network and convolutional neural network,PLSTM-CNN）模型进行化工生产过程故障检测。该模型有效结合LSTM对时间序列数据全局特征提取能力和CNN模型擅于提取局部特征的能力，减少了特征信息的丢失，实现了较高的故障检测率。采用一维稠密卷积神经网络作为CNN的主体，结合LSTM网络对序列信息变化敏感的特点，在构建更深层网络的同时避免模型过拟合。采用了最大互信息（Maximum mutual information coefficient,MMIC）数据预处理方法，提高了数据的局部相关性，提高了PLSTM-CNN模型从不同初始条件下检测故障的效率。以田纳西州伊斯曼（Eastman Process of Tennessee,TE）过程为研究对象，PLSTM-CNN模型在故障平均检测率和漏报率等指标明显优于传统循环神经网络。
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