基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术
文献类型：期刊论文
| 作者 | 曲星宇1,2,4,5 ; 李俊鹏3; 曾鹏1,4,5
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| 刊名 | 信息与控制
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 48期号:2页码:179-186 |
| 关键词 | 故障诊断 深度学习 循环神经网络 长短期记忆故障诊断 |
| ISSN号 | 1002-0411 |
| 其他题名 | Fault Diagnosis Technology of Grinding System Based on RNN-LSTM |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 目前磨矿系统故障诊断多为人为判断,效率低、准确率低、成本高且容易造成人员伤亡.传统方法对高维度和时间相关性较大的样本数据集分类能力较差,针对以上问题,提出一种基于RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short-Term Memory)的深度学习方法,实现磨矿系统故障的智能化诊断.该方法通过将数据集"分批处理"分别输入到LSTM单元网络中,提取数据集在时间维度上的相关性,并比较分析前后时刻的输入特征向量实现对故障分类.通过分别对RNN-LSTM深度学习网络与基于自编码分类方法进行实验对比验证,得出结论:在时间相关性较强的高维度数据集中基于RNN-LSTM深度方法辨识效果明显优于基于自编码方法的分类器,最终网络对于故障诊断的错误率低至3%. |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 国家自然科学基金资助项目( 61533015) ; 沈阳市科技局科技重大攻关( 创新专项) 基金资助项目( F15-007-2-00) |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/24714]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 通讯作者 | 曲星宇 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室 2.中国科学院大学 3.北方重工集团有限公司 4.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 5.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 曲星宇,李俊鹏,曾鹏. 基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术[J]. 信息与控制,2019,48(2):179-186. |
| APA | 曲星宇,李俊鹏,&曾鹏.(2019).基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术.信息与控制,48(2),179-186. |
| MLA | 曲星宇,et al."基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术".信息与控制 48.2(2019):179-186. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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