[发明专利]基于不平衡数据深度学习的连退生产过程故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011417539.9 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112598026B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 唐立新;王显鹏;胡腾辉 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/048;G06N3/084;G05B23/02;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于不平衡数据深度学习的连退生产过程故障诊断方法，属于钢铁企业连续退火生产过程的自动控制技术领域。通过深度自编码网络建立连退带钢生产过程数据的特征提取模型，将原始高维输入属性空间映射到低维子空间；采用SMOTE过采样方法对跑偏故障数据进行处理，以现有样本为基础合成新的少数类样本；将以特征提取模型为基础构建的深度神经网络作为子学习机，并利用过采样后得到的平衡数据集，使用AdaBoost.M2算法训练得到用于连退生产过程的带钢跑偏预测的集成学习故障诊断模型。可提高带钢跑偏预测的准确性，尤其提高少数类样本故障检测的准确性，能够帮助现场操作人员及时对连退生产过程进行调节，避免出现生产事故。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 不平衡 数据 深度 学习 生产过程 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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