典型文献
采用编码输入的生成对抗网络故障检测方法及应用
文献摘要：
针对传统基于生成对抗网络的故障检测方法中,生成器输入使用随机噪声,不包含训练集中有效信息造成模型检测效果不够理想的问题,提出一种采用编码输入的生成对抗网络故障检测策略.通过引入自编码器,基于最小化重构误差构建隐变量空间,将降维后的隐变量信息作为生成器输入以提升生成对抗网络的训练效果;进一步考虑故障检测方法中基于生成器的统计量计算成本高和对离群点敏感的问题,计算待测样本经编码后的隐变量到训练集隐变量空间中心点的曼哈顿距离,并作为新统计量进行故障检测.将所提故障检测方法用于田纳西伊斯曼过程及实际的磨煤机过程,本文方法较传统生成对抗网络故障检测在田纳西伊斯曼过程上报警率提升了13％,在磨煤机过程上各统计量报警率均得到了显著提升且本文所提统计量将传统方法中针对生成器的统计量大大降低了检测用时,从而验证了方法的有效性和性能.
文献关键词：
生成对抗网络;自编码器;隐变量;核密度估计;降维;故障检测;田纳西伊斯曼过程;磨煤机过程
中图分类号：
作者姓名：
吴晓东;熊伟丽
作者机构：
江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122
文献出处：
引用格式：
[1]吴晓东;熊伟丽-.采用编码输入的生成对抗网络故障检测方法及应用)[J].智能系统学报,2022(03):496-505
A类：
磨煤机过程
B类：
生成对抗网络,网络故障,故障检测方法,方法及应用,生成器,随机噪声,训练集,有效信息,成模,模型检测,检测效果,检测策略,自编码器,重构误差,隐变量,训练效果,统计量,计算成本,离群点,经编,空间中心,中心点,曼哈顿距离,于田,田纳西伊斯曼过程,传统生成,上报,大大降低,核密度估计
AB值：
0.206569
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