一种基于注意力机制LSTM网络的化工过程故障检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制LSTM网络的化工过程故障检测方法，具体涉及化工过程故障诊断领域。本发明专利技术首先由matlab软件仿真获取化工过程数据，对化工过程数据进行预处理，进行标准化以及滑动窗口处理；接着建立化工过程数据集，将获取到的化工过程数据进行标签标注，并且将化工过程数据集划分为训练集和测试集；然后构建注意力机制LSTM网络模型，由LSTM层，自我注意力机制层，全连接层，Softmax层依次连接而成；紧接着使用构建好的网络模型对化工过程数据训练集进行训练，并将训练好参数的网络模型保存；最后将保存好的网络模型对化工过程数据测试集进行故障检测，从而获得化工过程的故障分类结果。本发明专利技术适用于化工过程的故障诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及化工过程故障诊断，具体涉及一种基于注意力机制lstm网络的化工过程故障检测方法。

技术介绍

1、随着现代化工工业的快速发展，化工过程的自动化和复杂化程度日益提高，系统规模庞大且高度耦合，任何微小的异常或故障都可能引发严重的安全事故和经济损失。因此，化工过程的故障检测技术成为保障生产安全、提高系统可靠性和稳定性的重要手段。传统的故障检测方法主要包括基于模型的方法、基于知识的方法和基于数据的方法。然而，基于模型和知识的方法在复杂动态系统中存在建模困难和知识积累不足的问题，难以满足实际需求。

2、近年来，随着传感器技术和数据采集技术的进步，化工过程产生了大量高维、多变量的监测数据，促进了基于数据驱动的故障检测方法的发展。深度学习作为一种强大的特征提取和模式识别工具，因其在处理非线性、时序数据方面的优势，受到广泛关注。特别是循环神经网络(rnn)及其变种长短时记忆网络(lstm)在捕捉时间序列动态特征方面表现突出，已被应用于化工过程的故障检测与诊断中。然而，传统的lstm模型在处理长序列数据时，可能存在对关键信息捕捉不足的问题，影响故障检本文档来自技高网...

【技术保护点】

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3.根据权利要求1所述一种基于注意力机制LSTM网络的化工过程故障检测方法，其特征在于：所述步骤二中，具体步骤包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制lstm网络的化工过程故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于注意力机制lstm网络的化工过程故障检测方法，其特征在于：所述步骤一中，具体步骤包括：

3.根据权利要求1所述一种基于注意力机制lstm网络的化工过程故障检测方法，其特征在于：所述步骤二中，具体步骤包括：

4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡聪，黄翠荣，谢明月，董广辉，黄喜军，万春霆，朱爱军，张恒俊，
申请(专利权)人：南宁桂电电子科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：