针对现有基于深度学习的化工过程故障诊断方法通常需要完备的标签数据才能构建故障诊断模型等局限,提出一种基于时间集成-双重学生模型(temporal ensembling-dual student,TE-DS)的半监督化工过程故障诊断方法。该方法首先以双重学生模型为基础,通过分类项约束、稳定性约束和一致性约束条件指导相互训练,有效地缓解了误差累积情况的发生。然后利用时间集成(temporal ensembling)将多个先前网络评估的预测集成作为一致性正则化对象,达到缓解预测值噪声、降低模型训练时间的目的,以提高分类性能,实现故障诊断。最后通过田纳西-伊斯曼(Tenessee-Eastman)化工过程基准数据进行故障诊断实验,验证提出方法的有效性和可行性,并与BNLSTM、DCNN和MCLSTM等有监督方法进行比较,证明了TE-DS算法对故障诊断的优越性。</p
[[abstract]]氫氣相關化學製程被相當廣泛地應用在化學工業之生產流程,典型的製程有不飽和碳氫化合物的氫化反應(例如烯類)、氨氣的合成及金屬氧化物之還原反應以提煉金屬。由於氫氣與氧或空氣混合氣體...
本研究針對混合乙、正丁醇酯化系統設計反應蒸餾系統可行性架構。熱力學方面,用NRTL-HOC model來描述塔內汽液平衡的現象;動力學方面,酯化反應採用固態酸性觸媒Amberlyst 15。混合乙、丁...
不具合を含む可能性の高いモジュールから順に受入れ検査を実施することを目的とし,fault-prone判別モデルの判別得点とソースコードの目視評価とを組み合わせたモジュールのランク付け手法を提案する.提...
针对现有基于深度学习的化工过程故障诊断方法通常需要完备的标签数据才能构建故障诊断模型等局限,提出一种基于时间集成-双重学生模型(temporal ensembling-dual student,TE-...
针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计繁琐及参数寻优耗时等问题,提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(Automatic Fault Diagnosis,Aut...
通过气体成分在线分析,过程气相色谱仪对提高企业自动化水平和生产管理精细化程度起重大作用。作为一种复杂的在线分析仪表,较高的样品和信号处理需求、恶劣的使用环境使过程气相色谱仪的可靠性偏低,复杂的仪器结构...
7.2時間の半減期を持つアスタチン211Atは、癌に対する標的アイソトープ治療に有用なα放射体である。アスタチンは、同族ハロゲンのヨウ素とは少し異なる性質をもち、その化学形についてはよく分かっていない...
本发明涉及一种基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法,包括利用混合特性评价获取复杂工业过程的混合特性子空间,包括高斯线性子空间、高斯非线性子空间、非高斯线性子空间和非高斯非线性子空间,基于PC...
针对传统故障诊断方法在处理大数据量、样本结构复杂的工业过程中诊断效果不理想问题,提出一种深度学习与softmax分类器相结合的故障诊断方法。该方法首先采用深度学习方法最大限度地挖掘数据中的隐含特征,充...
У статті наведено результати анкетування, проведеного серед учнів дев’ятих класів сумських шкіл. Їх ...
由于发动机光谱分析监控数据中磨损微粒种类过多,如果将这些微粒信息直接作为神经网络的输入,则存在输入层神经元过多、网络结构复杂等诸多问题。本文将粗糙集引入到发动机故障诊断中来,利用粗糙集在属性约简方面的...
順序回路の故障を効率的に検出でき,比較的簡単に生成できると考えられる検査入力系列(遷移路ツアー)について,最悪の場合の故障検出率を求め,更に,同一の機械に相異なるツアーを複数回通した場合の検出率の変化...
Кравченко В. М. Современные методы диагностирования процессов металлургического производства / В. М....
[[abstract]]本研究是利用多變數危害排序系統 (Multivariable Hazard Ranking System,MuHRS) 快速評估法進行危害評估分析,此發展為了能夠找出化學製程單...
提出了一种基于数字化的生产模型,使用控制图、故障树分析和专家知识,能够进行制造过程实时监控的诊断,该模型提高了故障诊断系统的可靠性,并提供了可实际操作的可视化建模工具。所开发的在线统计过程控制系统能够...
[[abstract]]氫氣相關化學製程被相當廣泛地應用在化學工業之生產流程,典型的製程有不飽和碳氫化合物的氫化反應(例如烯類)、氨氣的合成及金屬氧化物之還原反應以提煉金屬。由於氫氣與氧或空氣混合氣體...
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