期刊信息
刊名：控制工程
曾用名：基础自动化
主办：东北大学
主管：教育部
ISSN：1671-7848
CN：21-1476/TP
语言：中文
周期：月刊
影响因子：0.725289
被引频次：8
数据库收录：
北大核心期刊（2008版）;北大核心期刊（2011版）;北大核心期刊（2014版）;北大核心期刊（2017版）;中国科学引文数据库（2011-2012）;中国科学引文数据库（2013-2014）;中国科学引文数据库（2015-2016）;中国科学引文数据库（2017-2018）;中国科学引文数据库（2019-2020）;日本科学技术振兴机构数据库;中国科技核心期刊;期刊分类：电子信息
期刊热词：
建模与仿真系统
曾用名：基础自动化
主办：东北大学
主管：教育部
ISSN：1671-7848
CN：21-1476/TP
语言：中文
周期：月刊
影响因子：0.725289
被引频次：8
数据库收录：
北大核心期刊（2008版）;北大核心期刊（2011版）;北大核心期刊（2014版）;北大核心期刊（2017版）;中国科学引文数据库（2011-2012）;中国科学引文数据库（2013-2014）;中国科学引文数据库（2015-2016）;中国科学引文数据库（2017-2018）;中国科学引文数据库（2019-2020）;日本科学技术振兴机构数据库;中国科技核心期刊;期刊分类：电子信息
期刊热词：
建模与仿真系统
自动化技术论文_串行分组深度学习运行状态分析
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】文章摘要:在现代工业生产运行中，如何充分挖掘海量的多源异构生产运行数据，实现异常工况的快速检测和故障预测，有效提高工业生产设备的可靠性，仍然是研究的难点。提出一种基
文章摘要:在现代工业生产运行中，如何充分挖掘海量的多源异构生产运行数据，实现异常工况的快速检测和故障预测，有效提高工业生产设备的可靠性，仍然是研究的难点。提出一种基于串行分组深度学习的工业生产运行状态分析与故障预测模型，针对时间序列突变故障设计了串行分组深度学习网络框架，实现目标对象的故障检测与预测，及时发出故障预警。通过对某造纸厂数据以及风力发电频率监测数据进行测试，并与传统神经网络预测模型进行对比分析，表明了所提算法的准确性，为提高生产设备使用寿命、减低工业生产成本，提高安全稳定运行起到重要作用。
文章关键词:
论文DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.20210262
论文分类号:TP18;TP277
文章来源：《控制工程》 网址: http://www.kzgczzs.cn/qikandaodu/2021/1207/1352.html