基于mini-1D-CNN模型的TE过程故障诊断

为提升石化企业过程监测与故障诊断系统性能,满足化工过程故障诊断实时性、时效性的要求,提出一种基于过程历史数据驱动的最小一维卷积神经网络(mini-1D-CNN)的故障诊断模型。首先,通过一维卷积核学习和识别不同故障类型的数据特征,自动提取优势特征并进行故障分类;其次,通过逐步向后回归选择重要特征参数,优化模型结构。利用可实时获取的31个过程变量与操作参数,输入一维卷积神经网络(1D-CNN),监测与诊断田纳西-伊斯曼(TE)过程的主要故障。结果表明：相对于其他故障诊断模型,mini-1D-CNN模型在测试集上故障诊断率(FDR)较高,可达到96.50%;同时,mini-1D-CNN模型关注于TE过程故障诊断的重要特征参数,在降低参数量及降低训练和测试时间上具有显著优势。