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【IEEETII】基于统计物理的工业自动化领域卷积神经网络分类可靠性解释

人工智能驱动的自动化已逐渐成为新自动化时代的技术趋势。目前，许多人工智能技术已被应用于提高自动化领域的智能化水平。其中，卷积神经网络（CNN）技术是最具代表性的技术之一，它被用于工业自动化中的缺陷产品检测，机器人-人类跟踪已被广泛应用于机器视觉驱动的自动化领域。然而，当前神经网络应用的高度依赖性导致了缺陷产品检测系统的潜在故障。在本文中，我们使用统计物理渗流模型对CNN的学习和决策过程进行建模。基于渗流的分化程度和脆弱性，我们提出了CNN分化程度的概念，并总结了量化它的经验公式。从对抗性攻击和对抗性训练的角度分析了分化程度与脆弱性之间的关系，以解释CNN的决策机制和分类可靠性。物理模型可以接近事物的本质，最终指导工业自动化的可靠CNN。

  • 2024-06-17
  • 阅读261

【IEEETII】基于门控卷积神经网络的新型变压器工业过程动态软测量建模

工业过程数据通常是传感器采集的时间序列数据，具有高度非线性、动态性和噪声等特点。许多现有的软传感器建模方法通常只关注单个时间点的主变量和辅助变量，而忽略了工业过程数据的时序特征。同时，基于深度学习的考虑时序特性的软测量方法通常面临梯度消失和并行计算的困难。因此，提出了一种新的基于门控卷积神经网络的变压器（GCT），用于工业过程的动态软传感器建模。GCT对时间序列数据的短期模式进行编码，并通过改进的门控卷积神经网络（CNN）自适应地过滤重要特征。然后，将多头注意力机制应用于建模任意两个矩之间的相关性。最后，通过具有高速公路连接的线性神经网络层获得预测结果。在本文中，聚丙烯和精对苯二甲酸工业过程的动态软传感器建模实验表明，与反向传播神经网络、极限学习机、长短期记忆（LSTM）和基于CNN的LSTM相比，该方法达到了最先进的水平。

  • 2024-06-17
  • 阅读387

【IEEETIM】基于全局局部慢特征分析的深度学习工业过程异常工况识别

确保工业过程的长期安全高效运行依赖于对异常操作条件的实时识别。然而，工业过程经常在不同的操作条件之间切换，并面临苛刻的生产环境。因此，历史异常样本中存在的一些极端情况可以掩盖一些轻微的异常，使其表现出与正常操作条件相似的过程动力学。为了解决这个问题，本研究提出了一种基于全局局部慢特征分析的卷积神经网络（GLSFA-NN）。全局慢特征分析（SFA）模型在宏观层面提取粗尺度慢特征，以区分具有不同过程动力学的异常，而局部SFA算法在微观层面提取实时和精细尺度慢特征以识别具有相似过程动力学的异常。通过结合全局和局部慢特征，可以同时识别具有相似或不同动力学的异常。然后使用一维卷积神经网络（1-D-CNN）从全局局部慢速特征中自动提取深度特征，并识别异常操作条件。工业实验表明，该方法优于其他传统方法，对具有切换条件和极端情况的工业过程具有较高的异常识别精度

  • 2024-06-17
  • 阅读365

【IEEETIM】A-Net：一种用于实时表面缺陷分割的A形轻量级神经网络

表面缺陷分割是工业质量控制中的一项关键任务。现有的神经网络架构在提供实时性能和高精度方面经常面临挑战，限制了它们在时间敏感、资源受限的工业环境中的实际应用。为了弥补这一差距，我们引入了A-Net，这是一种专门为实时表面缺陷分割设计的A型轻量级神经网络。最初，A-Net引入了一种开创性的A型架构，可有效处理低级细节和高级语义信息。其次，设计并明确设计了一系列轻量级特征提取块，以满足工业缺陷分割的严格要求。最后，跨多个行业标准基准的严格评估证明了A-Net的卓越效率和高性能。与建立良好的U-Net相比，A-Net在NEU seg、DAGM seg、MCSD seg和MT数据集上分别获得了？0.21%、？0.3%、+4.7%和+5.94%的可比或优于并集的交集（IoU）分数。值得注意的是，A-Net只使用了0.39M个参数，减少了98.8%，并使用了0.44G个浮点运算（FLOP），减少了99%的计算负载。此外，A-Net由于其较低的FLOP，在没有GPU的边缘设备上显示出极快的推理速度。A-Net有助于开发有效和高效的缺陷分割网络，适用于资源有限的现实世界工业应用。

  • 2024-06-17
  • 阅读646

【IEEETNNLS】用于复杂工业过程故障诊断的交互感知图神经网络

由于传感器信号中的各种故障模式以及不同单元之间的复杂相互作用，复杂工业过程的故障诊断成为一项具有挑战性的任务。然而，如何探索相互作用并与传感器信号集成仍然是一个悬而未决的问题。考虑到工业过程中传感器信号及其相互作用以节点和边的形式可以表示为图，本文提出了一种新的用于复杂工业过程故障诊断的交互感知和数据融合方法，称为交互感知图神经网络。首先，为了描述工业过程中的复杂交互，将传感器信号转换为具有多种边缘类型的异构图，并通过注意力机制自适应地学习边缘权重。然后，使用多个独立的图神经网络（GNN）块来提取每个具有一个边缘类型的子图的故障特征。最后，通过加权求和函数将每个子图特征连接或融合，以生成最终的图嵌入。因此，该方法可以学习传感器信号之间的多重交互，并通过GNN的消息传递操作从每个子图中提取故障特征。最终的故障特征包含来自原始数据的信息和传感器信号之间的隐含交互。在三相流设备和电力系统（PS）上的实验结果证明了所提出的方法在复杂工业过程的故障诊断中的可靠性和优越性。

  • 2024-06-17
  • 阅读565

【IEEETNSE】基于重构图神经网络的工业物联网入侵检测

工业物联网（IIoT）由于其在无人值守环境中的开放部署，极易受到网络攻击。入侵检测是提高安全性的有效解决方案。然而，由于标记的样本很难获得，并且在实际应用中样本类别不平衡，因此很难获得可靠的模型。本文提出了一种基于图神经网络技术的入侵检测通用框架。详细地，提出了一种网络嵌入特征表示方法来处理IIoT中高维、冗余但类别不平衡和稀有的标记数据。为了避免网络结构不准确带来的影响，设计了一个具有细化正则化的网络构造函数对其进行修正。最后，将网络嵌入表示权和网络构造函数一起训练。通过在公共数据集上执行入侵检测任务，验证了该方法的高精度和鲁棒性。与几种现有技术的算法相比，所提出的框架在许多评估指标上都优于这些方法。此外，还设计了一个硬件在环平台，用于在真实环境中测试性能。结果表明，该方法不仅可以识别不同的攻击，而且可以区分网络攻击和物理故障。

  • 2024-06-17
  • 阅读367

【IEEETII】TSTFNN：模糊神经网络在工业浮选过程性能监测中的性能增强

神经网络界已经对学习算法进行了大量的研究，但对训练策略的研究有限。为了提高模糊神经网络在工业过程识别中的性能，提出了一种基于两阶段训练的模糊神经网络。首先，为了初始化TSTFNN，我们提出了一种监督聚类方法。它通过根据样本的标签对部分样本进行聚类，确定TSTFNN的初始中心和神经元数量。然后，采用基于梯度的算法进一步学习TSTFNN的参数。为了提高其泛化性能，我们开发了一个两阶段训练方案。在第一阶段，执行标准的10倍交叉验证来学习参数。预测误差超过预设阈值的样本用于在第二阶段中训练网络。根据李雅普诺夫准则，我们证明了如果学习率选择在适当的范围内，TSTFNN的收敛性。通过对两个基准问题的仿真验证了TSTFNN的有效性。所提出的TSTFNN性能优于现有技术。与监督长短期存储器相比，均方根误差降低了17%。然后，我们将其应用于工业浮选过程中的软传感器建模。实验结果表明，TSTFNN具有令人满意的预测性能。

  • 2024-06-17
  • 阅读256

【IEEETIM】基于双非负绞杀的LSTM软传感器输入变量选择与结构优化

软传感器作为一种重要的智能检测技术，已广泛应用于现代加工行业，实现对产品质量的有效监测和预测。然而，在实际工业过程建模中，模型输入和结构的冗余通常会导致建模复杂性增加和模型性能下降。在本研究中，提出了一种基于双非负绞杀（DNNG）方法的长短期记忆（LSTM）软传感器输入变量选择和结构优化算法。首先，使用过程数据集构建训练有素的初始LSTM模型，以捕捉工业过程的时间动态行为。其次，将DNNG算法集成到LSTM中，以减少输入变量和隐藏节点的冗余。该策略有效地为模型选择了最一致的输入变量，同时通过消除冗余的递归隐藏节点来简化LSTM结构，以降低模型过拟合的风险。此外，通过将网格搜索与块交叉验证相结合来确定模型的超参数。最后，通过数值算例将所开发的算法与其他最先进的算法进行了比较，并用于预测燃煤电厂脱硫系统净烟气排放中的SO2浓度。对比结果表明，该算法有效地消除了冗余变量，简化了模型结构，同时比其他算法具有更好的预测性能。

  • 2024-06-17
  • 阅读413