Convolutional Neural Network Based Feature Learning for Large-Scale Quality-Related Process Monitoring

计算机科学 卷积神经网络 人工智能 数据挖掘 块(置换群论) 特征(语言学) 故障检测与隔离 过程(计算) 钥匙(锁) 机器学习 特征提取 模式识别(心理学) 数学 语言学 哲学 几何学 执行机构 操作系统 计算机安全
作者
Jiazhen Zhu,Hongbo Shi,Bing Song,Tao Yang,Shuai Tan
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (7): 4555-4565 被引量:13
标识
DOI:10.1109/tii.2021.3124578
摘要

As industrial technology develops, industrial processes become increasingly large and complex, the traditional methods are difficult to extract features that can represent the condition of the whole process and the effect of fault on quality indicators. Therefore, a novel multiblock decouple convolutional neural network (multiblock DCN) algorithm is proposed. First, key process variables are selected, and process variables are grouped into multiple blocks for the following monitoring. Then, in each block, the proposed DCN constructs a regression model between key process variables and quality indicators, in which the regression model utilizes an improved convolutional neural network as a feature extractor and a decoupling layer as a feature regularizer. Afterward, the monitoring results of each block are integrated into a global monitoring index based on Bayesian theory. After fault detection, variable oblivion contribution plot is presented to locate faulty variables. Finally, two industrial cases are used to demonstrate the effectiveness of multiblock DCN.
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