Fault diagnosis with high accuracy and timeliness for semi‐batch crystallization process based on deep learning with multiple pattern representation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The research on chemical process fault diagnosis has made significant progress, but there is still a big gap in its application to complex practical industrial processes. As for the fault diagnosis of batch crystallization processes, the recently‐proposed dynamic time warping–convolutional neural network (DTW‐CNN) model has achieved a great improvement in the fault diagnosis. However, its fault diagnosis rate (FDR) and timeliness of fault diagnosis are still low, and thus, it needs to improve further before being applied to the practical application. In this paper, a multiple pattern representation–convolutional neural network (MPR‐CNN) model is proposed and applied for the fault diagnosis of a semi‐batch crystallization process. The MPR‐CNN model enables the manual extraction of features with four pattern representation algorithms in the data pre‐processing stage, and generates a three‐dimensional matrix which is used as the training sample and input to the CNN for the formal feature extraction and weight learning. An excellent classification performance, with an average FDR of 97.5%, is achieved. This model is also applied for the fault diagnosis of process data within a shorter period of time after the occurrence of faults. The results indicate that the model could make timely fault diagnosis with a highly stable and accurate performance after the occurrence of a fault.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».