| 基于CapsNet模型的过程故障识别研究 |
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| 引用本文： | 衷路生,卢文涛. 基于CapsNet模型的过程故障识别研究[J]. 华东交通大学学报, 2020, 37(4): 33-40 |
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| 作者姓名： | 衷路生 卢文涛 |
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| 作者单位： | 华东交通大学电气与自动化工程学院,江西南昌 330013,华东交通大学电气与自动化工程学院,江西南昌 330013 |
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| 基金项目： | 江西省科技厅项目;国家自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 为了实现过程故障的识别诊断,文章使用CapsNet模型训练数据。首先,运用网络模型的空间特性,以向量的形式对训练数据进行特征表示、归一化处理。然后,进行卷积操作,在动态一致路由更新上进行故障分类。最后,增加重构模块来对输入数据矩阵反馈修正,降低损失误差,使网络快速收敛。同时,在每一层网络进行特征可视化,能清楚看到每一层网络特征图的变化。实验结果表明,文章模型的过程故障识别性能优于其他神经网络模型。
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| 关 键 词： | CapsNet 动态路由更新 故障分类 CNN |
Research on Process Fault Identification Based on CapsNet Model |
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| Zhong Lusheng,Lu Wentao. Research on Process Fault Identification Based on CapsNet Model[J]. Journal of East China Jiaotong University, 2020, 37(4): 33-40 |
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| Authors: | Zhong Lusheng Lu Wentao |
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