基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术

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	基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术
	曲星宇1,2,4,5 ; 李俊鹏 3; 曾鹏1,4,5
刊名	信息与控制
	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)
内容类型	期刊论文
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.