【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经网络，尤其涉及故障诊断领域，具体是指一种基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
技术介绍
1、流程工业在社会生产中起着重要的作用，支撑着经济生产活动。在流程工业中，生产过程的复杂性和连续性使得故障诊断变得尤为重要。故障诊断的主要目标是及时检测、定位并诊断生产过程中出现的故障，从而采取有效的措施，防止故障扩大化，减少停机时间，降低经济损失，保障生产安全和产品质量。青霉素发酵过程作为制药工业中的重要环节，其稳定性和高效性直接影响到最终产品的质量和生产成本，发酵条件的微小变化可能会导致产量和质量的显著波动。因此，确保发酵过程的稳定运行和精确的诊断故障对于提高生产效率和产品质量具有重要意义。
2、随着工业自动化和信息技术的发展，数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。相较于传统的基于物理模型的方法，数据驱动的方法通过分析大量的过程数据来发现异常和故障模式，具有不依赖于复杂的物理模型、适应性强等优势。因此，需要数据驱动的故障诊断技术对青霉素发酵数据进行故障诊断，识别...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2.1)中的基于神经网络的故障诊断模型包括嵌入层、双通道编码器、门控单元和两个全连接...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2.1)中的基于神经网络的故障诊断模型包括嵌入层、双通道编码器、门控单元和两个全连接层，所述的双通道编码器包括空间通道和时间通道，每个通道由多个编码器构成；所述的空间通道用于提取数据不同变量之间的特征关系，单个空间通道编码器依次包括多头自注意机制、层归一化、位置前馈网络和层归一化；所述的时间通道用于提取数据的时序关系，在数据进入编码器前先经过位置编码，单个时间通道编码器依次包括带掩码的多头自注意机制、层归一化、位置前馈网络和层归一化。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络针对青霉素发酵过程实现故障诊断处理的方法，其特征在于，所述的单个空间通道编码器或单个时间通道编码器包括多头自注意机...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜庆超，徐婧雲，曹志兴，张恒铭，王冠，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：
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