基于高斯受限玻尔兹曼机的非线性过程故障检测

摘要

针对非线性工业过程,提出了一种基于高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)模型的故障检测方法.该方法从海量过程数据中提取出GRBM隐层特征信息,通过隐层特征再构建出重构数据,并依据重构误差在残差空间中构建检测统计量,形成了非线性过程故障检测算法.仿真结果表明,基于GRBM的故障检测方法不仅比传统的核主元分析(KPCA)方法具有更好的故障检出率,并且针对大数据量问题具有更强的处理能力.