A Multichannel LSTM-CNN Method for Fault Diagnosis of Chemical Process
المؤلفون المشاركون
Shao, Bilin
Hu, Xiaoli
Bian, Genqing
Zhao, Yu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The identification and classification of faults in chemical processes can provide decision basis for equipment maintenance personnel to ensure the safe operation of the production process.
In this paper, we combine long short-term memory neural network (LSTM) with convolutional neural network (CNN) and propose a new fault diagnosis method based on multichannel LSTM-CNN (MCLSTM-CNN).
The primary methodology here includes three aspects.
In the initial state, the fault data are input into the LSTM to obtain the output of the hidden layer, which stores the relevant temporal and spatial domain information.
Due to the diversity of data features, convolutional kernels with different sizes are utilized to form multiple channels to extract the output characteristics of the hidden layer simultaneously.
Finally, the fault data are classified by fully connected layers.
The Tennessee Eastman (TE) chemical process is used for experimental analysis, and the MCLSTM-CNN model is compared with the LSTM-CNN, LSTM, CNN, RF and KPCA + SVM models.
The experimental results show that the MCLSTM-CNN model has higher diagnostic accuracy, and the fault classification results are superior to other models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shao, Bilin& Hu, Xiaoli& Bian, Genqing& Zhao, Yu. 2019. A Multichannel LSTM-CNN Method for Fault Diagnosis of Chemical Process. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194199
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shao, Bilin…[et al.]. A Multichannel LSTM-CNN Method for Fault Diagnosis of Chemical Process. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194199
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shao, Bilin& Hu, Xiaoli& Bian, Genqing& Zhao, Yu. A Multichannel LSTM-CNN Method for Fault Diagnosis of Chemical Process. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194199
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194199
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر