Конечными источниками наших конкурентных преимуществ являются желание и способность организации учиться и быстро преобразовывать знания в действия.

Уэлч Джек

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Обнаружение аномалий в технологических сигналах с применением нейросетевой архитектуры типа автоэнкодер

Замятин А.В., Мальцев В.А., Мурзагулов Д.А.

DOI: 10.25728/avtprom.2020.10.10

Исследована задача обнаружения аномалий в технологических сигналах. Представлен подход к обнаружению аномалий, основанный на нейронной сети с архитектурой автоэнкодер, позволяющей учитывать контекст изменений сигнала. Показано, что применение архитектуры автоэнкодера за счет механизма долгой-краткосрочной памяти решает проблему долговременных зависимостей в сигнале. Представлено формальное описание подхода на основе автоэнкодера и проведен численный эксперимент на модельных данных. На основе анализа экспериментальных результатов приведена методика подбора обучающего порога, что позволяет работать в адаптивном режиме без априорной информации об аномалиях и самом сигнале.

Ключевые слова: автоэнкодер, аномалия, АСУТП, мониторинг оборудования, нейронная сеть, предиктивная аналитика, технологический сигнал

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2024 гг.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности