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基于离散训练-变分贝叶斯高斯混合监控卷积自编码器的制造过程故障检测与分离
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作者 王陈瑁 张慧智 +1 位作者 余建波 陆志强 《机械制造》 2025年第9期101-106,134,共7页
现代复杂工业制造过程具有数据非线性、多模态等特点,对故障检测与分离技术提出更高的要求。基于多元统计过程监控及自编码器的方法在过程数据潜在特征信息冗余抑制、多模态特性识别方面存在不足。对此,提出一种基于离散训练-变分贝叶... 现代复杂工业制造过程具有数据非线性、多模态等特点,对故障检测与分离技术提出更高的要求。基于多元统计过程监控及自编码器的方法在过程数据潜在特征信息冗余抑制、多模态特性识别方面存在不足。对此,提出一种基于离散训练-变分贝叶斯高斯混合监控卷积自编码器的制造过程故障检测与分离方法。在训练阶段通过码本机制离散化连续潜在特征,实现数据潜在特征自适应聚类与信息冗余抑制。在监控阶段引入变分贝叶斯高斯混合模型,自适应推断潜在空间的高斯分量数量,以拟合数据多模态特征。结合联合似然重构指标与变量掩码贡献度分析,实现故障检测与分离。在田纳西伊士曼制造过程试验中,离散训练-变分贝叶斯高斯混合监控卷积自编码器的平均故障检测率达到83.71%,展现出明显的故障分离效果,由此证明在故障检测与分离任务上的优越性。 展开更多
关键词 离散训练 变分贝叶斯高斯混合监控卷积自编码器 制造过程 故障 检测 分离
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