Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Przeglądasz jako GOŚĆ
Tytuł pozycji:

Fault diagnosis in industrial process by using LSTM and an elastic net

Tytuł :
Fault diagnosis in industrial process by using LSTM and an elastic net
Autorzy :
M. A. Márquez-Vera
O. López-Ortega
L. E. Ramos-Velasco
R. M. Ortega-Mendoza
B. J. Fernández-Neri
N. S. Zúñiga-Peña
Pokaż więcej
Temat :
diagnóstico de fallas
transformada wavelet
redes neuronales recurrentes
análisis de componentes independientes
red elástica
Control engineering systems. Automatic machinery (General)
TJ212-225
Źródło :
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 18, Iss 2, Pp 164-175 (2021)
Wydawca :
Universitat Politecnica de Valencia, 2021.
Rok publikacji :
2021
Typ dokumentu :
article
Opis pliku :
electronic resource
Język :
Spanish; Castilian
ISSN :
1697-7912
1697-7920
Relacje :
https://polipapers.upv.es/index.php/RIAI/article/view/13611; https://doaj.org/toc/1697-7912; https://doaj.org/toc/1697-7920
DOI :
10.4995/riai.2020.13611
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/97ae70bad7b34b4d94d409fa2a8b9763
Numer akcesji :
edsdoj.97ae70bad7b34b4d94d409fa2a8b9763
Czasopismo naukowe
Fault diagnosis is important for industrial processes because it permits to determine the necessity of emergency stops in a process and/or to propose a maintenance plan. Two strategies for fault diagnosis are compared in this work. On the one hand, the data are preprocessed using the independent components analysis for dimension reduction, then the wavelet transform is used in order to highlight the faulty signals, with this information an artificial neural network was fed. On the other hand, the second strategy, the main contribution of this work, is the implementation of a long short term memory. This memory is fed with the most representative variables selected by an elastic net to use both, the L1 and L2 norms. These strategies are applied in the Tennessee Eastman process, a benchmark widely used for fault diagnosis. The fault isolation had better results than those reported in the literature.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies