基于SSAE的非线性系统故障分类方法

摘要：

针对核独立成分分析(KICA)方法虽能对非线性非高斯过程数据有很好的处理能力,但是却不能有效地进行故障分类的问题,提出了一种将堆叠稀疏自动编码器(SSAE)与KICA方法结合的复杂系统故障分类方法.首先利用KICA提取数据的主导独立成分,然后通过SSAE和softmax分类器所构成的完整SSAE分类算法建立模型,该模型采用非监督逐层贪婪训练算法初始化网络权重,并使用有限内存拟牛顿(L-BFGS)算法进行反向微调各参数,最后将过程数据输入到该训练好的模型,实现故障分类.TE过程的实验结果表明,KICA-SSAE算法的故障平均分类精度较高,表现出良好的分类效果.

关键词：堆叠稀疏自动编码器、核独立成分分析、softmax分类器、故障分类、TE过程

所属期刊栏目：25

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61573137

在线出版日期：2019-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2003-2009