改进CNN和Bi-LSTM的集成化装备故障检测研究

来源：计算机测量与控制杂志2022年第11期北京时间：

作者：郑乐辉,孙君杰,牛润,黄莹

单位：武警工程大学 研究生大队

摘要：集成化装备的故障检测和健康管理（PHM）已成为装备领域研究的重点，但是由于其集成度高，结构复杂，综合性强等特点，采用常规的检测方法常面临信息多源异构，体量浩大，且实时性难以保证的问题，不仅消耗大量的人力物力，而且需要极强的数据分析及管控能力。为保证准确性、实时性和有效性的统一，研究提出一种基于CNN和Bi-LSTM(双向长短记忆网络，Bidirectional short and long memory network)及其优化算法的故障检测算法，构建了Bi-LSTM-CNN-FCM模型，并通过田纳西-伊斯曼化工过程数据集进行验证。在实验过程中通过观察不同激活函数对模型精度和效果的影响选择合适的激活函数，最终确定在卷积层使用tanh激活函数，在全连接层使用relu激活函数。在确定激活函数后对模型不断优化，在模型末端加入FCM聚类算法，提高了故障检测分类的准确率，最后以准确率和损失值为依据，通过与单一的LSTM模型，CNN模型和LSTM-CNN模型对比，证明该模型的优越性。该模型使得故障检测的准确率提升至98.25%，损失值减少至0.0104，在性能上明显优于其他模型。

关键词：故障检测; 双向长短记忆网络; CNN; FCM; 田纳西-伊斯曼化工过程

基金资助：国家自然科学(大型液体运载火箭智能健康监测自愈控制与预测维护61833016)