Multi‐block gated recurrent unit network‐based fault diagnosis method for multivariate nonlinear process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing complexity of industrial processes brings new challenges to fault diagnosis tasks, and different types of faults have higher and higher requirements on the performance of fault classification models. This paper proposes a novel multivariate nonlinear temporal‐related fault diagnosis method based on gated recurrent units (GRUs). First, to improve the performance of the model in local information extraction and global integration, high dimensional variables are divided into multiple sub‐blocks according to the structure of chemical process units, and a new block normalization method is proposed to improve the performance of local feature extraction. Second, aiming at the slow drifting faults, the GRU network is adopted inside the sub‐block to extract local sparse and nonlinear temporal features. By combining the variance features of variables after block normalization, the performance of the model on multiplicative faults will improve. Finally, aiming at the complex correlation between variables, a new recurrent matrix method is proposed to extract the time transform information inside each variable to improve the comprehensive performance of the model. Through a multi‐level feature integration strategy, the model can be trained in parallel to improve the training speed. The proposed method shows good performance in the Tennessee Eastman process, and the extracted multi‐class features allow the model to be trained end‐to‐end and simultaneously diagnose multiple types of faults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».