基于DSC-BiGRU的化工过程故障诊断

针对化工过程数据具有动态时序性以及少数故障特征不明显难以进行故障诊断问题,本文将深度可分离卷积(DSC)和双向门控循环单元(BiGRU)相结合,提出基于DSC-BiGRU的集合型故障诊断方法。首先,对数据进行归一化处理并输入DSC网络提取空域特征,并将数据降维;再将DSC的输出作为BiGRU的输入,通过BiGRU从两个方向提取时域特征;最后,通过全连接层(FC)进行故障诊断。经田纳西-伊士曼(TE)过程验证,该方法较传统方法能够有效提升化工过程的故障诊断精度。