改进LSTM-RF算法的传感器故障诊断与数据重构研究

林涛; 张达; 王建君

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改进LSTM-RF算法的传感器故障诊断与数据重构研究

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针对传感器的故障诊断与故障数据重构问题,提出一种基于改进型长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)的混合算法.首先,运用改进型LSTM算法对传感器的输出序列进行预测,将预测值与实际值作差得到残差序列.然后,通过RF算法对残差序列进行分类,识别出传感器的故障状态.当传感器诊断的结果为故障工作状态时,利用改进型LSTM的预测值重构故障数据.所提的改进LSTM-RF算法在功能上既可以对传感器故障类型进行诊断,又可以对故障数据进行重构.实验结果表明,改进的LSTM-RF算法的传感器故障识别准确率在不同的数据集上均能大于97％,故障数据重构的均方根误差小于4％;相比标准的LSTM-RF算法,改进的LSTM-RF算法在收敛速度提高的同时故障数据重构的精度提高了0.4％.

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来源
《计算机工程与科学》 |2021年第5期|845-852|共8页
作者
林涛; 张达; 王建君;
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作者单位

河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130;

河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130;

河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TM393;
关键词
传感器; 故障诊断; 故障数据重构; 改进型长短期记忆网络; 随机森林;

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