基于EEMD分解和轻量化神经网络的化工过程故障诊断方法

摘要

本发明涉及化工故障处理领域，且提出了一种基于EEMD分解和轻量化神经网络的化工过程故障诊断方法，包括数据分解方法EEMD和故障检测模型AOS‑LSTM以及最后的模型剪枝三部分组成。化工故障诊断方法的具体步骤为：使用数据分解方法EEMD对采集到的化工故障数据进行数据分解并进行预处理，使用故障检测模型AOS‑LSTM来构建主干的分类网络。利用优化算法对LSTM进行改良，得到的AOS‑LSTM相比于原始的LSTM在分类性能上表现更佳。最后对网络模型进行压缩剪枝，使模型结构变得高效简单，有利于模型的迁移。与现有技术相比，本发明能方便快捷的诊断化工过程中产生的故障。