基于多尺度时间卷积网络的多模态过程故障诊断方法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第6期北京时间：

作者：阳少杰, 里鹏, 李帅, 周晓锋

摘要：针对工业过程故障诊断面临的多模态、多尺度等混合特性问题，提出一种基于多尺度时间卷积网络的故障诊断方法。考虑到过程数据的多模态分布特性，采用基于余弦相似度的局部近邻标准化方法处理过程数据以消除多模态特性；针对过程数据的多尺度特性，使用变分模态分解获取数据的多尺度表示，对各分量构建采用注意力机制的时间卷积网络模型提取特征，并融合多尺度特征，以实现多尺度特征提取；在特征提取的基础上使用全连接层实现故障诊断。通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：故障诊断, 多模态过程, 时间卷积网络, 多尺度特征提取, 局部近邻标准化