Multi-channel data fusion and intelligent fault diagnosis based on deep learning

Softmax函数 计算机科学 卷积神经网络 频道(广播) 模式识别(心理学) 断层(地质) 数据挖掘 人工智能 人工神经网络 分类器(UML) 传感器融合 空间相关性 电信 地质学 地震学
作者
Yiming Guo,Tao Hu,Yifan Zhou,Kunkun Zhao,Zhisheng Zhang
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:34 (1): 015115-015115 被引量:8
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ac8a64
摘要

Abstract In complex manufacturing systems, multi-channel sensor data are usually recorded for fault detection and diagnosis. Most existing multi-channel data processing methods adopt tensor analysis technology, which cannot effectively describe the temporal and spatial structures of the multi-channel data. The obstacles in multi-channel data analysis are the temporal correlation between the time-series data of the single-channel and the spatial correlation between different channels. In this paper, a novel deep convolutional neural network model is proposed for multi-channel data fusion and intelligent fault diagnosis. First, features of the multi-channel data are extracted from two scales. The extracted features are then fused through a multi-layer neural network. Finally, a classifier of fault modes is established by using the improved Softmax function. The fault diagnosis performance of the proposed model is evaluated and compared with other common methods in both the simulation studies and real-world case studies. Results show that the proposed methodology has superior fault diagnosis performance for multi-channel data.
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