发明专利已授权

一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法

📄 申请号：CN202210954740.3 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2022-08-10

公开号

CN115457307B

公开日

2025-07-01

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_77 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习残差神经网络故障诊断

应用场景

化工过程在线监测, 化工设备故障预警, 工业过程安全监控, 智能工厂运维, 流程工业自动化

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摘要

本发明公开了一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法，针对田纳西伊斯曼化工过程，收集并整理化工过程的模拟数据；对数据进行预处理，对每个样本数据实现多项式特征升维，并处理成二维的灰度图像；对残差网络进行适当改进，利用深度可分离卷积替换原本的3×3卷积，将最后的1×1卷积替换为Inception模块，并添加通道注意力模块和空间注意力模块，利用pytorch框架搭建新的残差网络模型，从训练集中挑选正常状态及几种故障状态对模型实现训练；挑选训练中涉及到的故障状态对应的测试集数据对模型效果进行评估。与现有技术相比，本发明针对表现出耦合性、非线性等特性的复杂化工过程，通过对残差网络结构的改进提高残差网络对此类数据的故障诊断能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

便于水电走线和地暖安装的隔音楼板

当前第 / 件

基于Gate-Mixup数据增强的知识蒸馏化工文本分类方法及装置

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