Multi-scale Transformer-CNN domain adaptation network for complex processes fault diagnosis

卷积神经网络 变压器 人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 深度学习 保险丝(电气) 域适应 人工神经网络 特征(语言学) 数据挖掘 工程类 电压 分类器(UML) 电气工程 哲学 语言学
作者
Qun‐Xiong Zhu,Yu-Shi Qian,Ning Zhang,Yan‐Lin He,Yuan Xu
出处
期刊:Journal of Process Control [Elsevier BV]
卷期号:130: 103069-103069 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.jprocont.2023.103069
摘要

Despite the breakthroughs in deep neural network-based fault diagnosis, the model mismatch problem owing to the changes in data distribution remains challenging. To fuse deep features for cross-mode feature modeling, a Transformer-convolutional neural network (TrCNN) based multi-scale distribution alignment network is proposed. In the source domain stage, a concatenated structure of Transformer and convolutional neural network (CNN) extracts deep diagnostic information by combining global and local approaches. In the transfer stage, alignment is performed on the complex features extracted from different CNN substructures at multiple scales. Multi-scale feature alignment allows aligning information from various aspects while maintaining the discriminability of the data. The effectiveness and feasibility of the proposed method were demonstrated through experiments conducted on the Tennessee-Eastman (TE) process and industrial three-phase flow (TFF) equipment.
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