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成果信息

本發(fā)明涉及一種基于LSTM 和MLP結(jié)合的化工過(guò)程故障診斷方法,。本發(fā)明首先將原始一維數(shù)據(jù)通過(guò)降維,，去掉部分冗余數(shù)據(jù)點(diǎn),。其次將得到的一維數(shù)據(jù)輸入堆疊的LSTM,，提取得到具有時(shí)間特性的特征信息,。然后通過(guò) Flatten層將LSTM的輸出數(shù)據(jù)展開,，輸入到由全連接層堆疊而成的 MLP 中,。最后由最后一層全連接層中的 Softmax分類器進(jìn)行故障類別的分類,。本發(fā)明充分利用了 LSTM 與 MLP 網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間與空間方面特征提取的優(yōu)勢(shì)，在兩層LSTM 后使用 MLP 網(wǎng)絡(luò)去進(jìn)行整體的特征提取與學(xué)習(xí)，本發(fā)明運(yùn)用于非線性,、高耦合,、時(shí)變以及多特征點(diǎn)的化工過(guò)程數(shù)據(jù)，診斷效果較好,。 )

背景介紹

本發(fā)明涉及一種基于LSTM 和MLP結(jié)合的化工過(guò)程故障診斷方法,。)

應(yīng)用前景

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