基于改进的自注意力长短期记忆网络的传感器故障预检测方法

林涛; 付崇阁; 吉萌萌

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基于改进的自注意力长短期记忆网络的传感器故障预检测方法

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针对传感器故障检测方法对早期微弱故障信息不敏感以及抗异常值干扰能力差的问题,提出了一种基于因果卷积改进的自注意力长短期记忆网络(CCALSTM)模型和Shapiro-Wilk检验与阈值比较法相结合的故障预检测方法。首先在长短期记忆网络(LSTM)模型中引入基于因果卷积的自注意力机制,以提取局部信息特征,减少异常值对预测精度的影响;然后将预测结果与测量值进行残差计算,并利用滑动窗口选取合适长度的残差序列;最后将残差序列通过Shapiro-Wilk检验和阈值比较法相结合的故障检测方法进行故障预检测。通过传感器原始数据进行仿真实验,并与支持向量机(SVM)、误差反向传播网络(BP)、双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)等常见预测模型进行对比,结果表明CCALSTM模型取得了更高的预测精度结果,且具有更高的鲁棒性;同时,所提出的故障预检测方法表现出对传感器早期微弱故障敏感,能够在故障潜伏期及时检测出故障。

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来源
《计算机应用》 |2021年第s01期|31-35|共5页
作者
林涛; 付崇阁; 吉萌萌;
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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300401;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
传感器; 故障检测; 长短期记忆网络; 自注意力机制; Shapiro-Wilk检验;

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