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【IEEETII】基于多步融合Transformer模型的泡沫浮选品位预测

准确及时的泡沫品位预测在浮选泡沫工业过程中起着重要作用。然而，不同采样时间的泡沫特征序列和泡沫等级序列之间的信息往往不匹配，使得预测结果滞后。本文设计了一种多步融合Transformer （MSFT）模型。首先，我们提取多个泡沫时间序列作为输入，在多个时间序列下关联特征信息和等级信息，然后，设计一个自注意结构在多个尺度上进行融合，提高了不同时间序列下的信息相关性，最后，信息矩阵通过全连通层得到最终的预测结果。与现有泡沫品位网络递归神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)、门控递归单元、Transformer、c - dec (RNN)、特征重建-回归、Siamese时间序列和差分(LSTM)和FlotationNet模型相比，MSFT模型在所有指标中分别将基线降低了30.3%、30.3%、30%、66.9%、30%、45.8%、55.2%和52.5%

  • 2024-05-26
  • 阅读95

【IEEETII】基于注意力的区间辅助网络用于过程工业中具有缺失值的异构采样序列的数据建模

在复杂过程工业中，多元时间序列无处不在，其非线性和动力学给重要质量变量的软测量带来了两大挑战。因此，由于其强大的表示能力，门控递归单元（GRU）和长短期记忆（LSTM）网络等非线性动态模型已被用于数据序列建模。尽管这在许多工业工厂中很常见，但这些动态算法无法直接处理具有异构样本间隔和缺失值的数据序列。为此，本文提出了基于注意力的区间辅助网络（AIA-Net），用于对流程行业中具有缺失值的异质采样序列的时间信息进行自适应建模。它包括两种主要机制，分别命名为基于注意力的时间感知动态插补和区间辅助时间感知网络。减少率是通过基于注意力的时间感知动态插补引入的，以应用时间间隔的影响，并用于缺失数据的插补。间隔辅助时间感知网络在模型结构中包括时间间隔，并使用采样间隔门来校正时间序列中的时间相关性。将所提出的AIA-Net成功应用于实际加氢裂化过程，预测了轻质石脑油中C5和C6的含量。

  • 2024-05-26
  • 阅读65

【JPC】高炉炼铁过程软传感器的多时间尺度inception-time网络

时间序列预测在许多领域得到了广泛的应用，工业软传感器就是其中之一。大多数时间序列建模方法要求以相等的间隔对所有输入进行采样。然而，在工业中，过程变量通常在不同的时间尺度上以不同的间隔进行采样。为了解决这个问题，在本文中，我们设计了一个框架，使用深度学习和时间表示技术对具有多个采样频率的长时间工业数据进行建模。数据通过时间表示聚合到不同的时间尺度，网络使用瓶颈层和一维滤波器同时提取时间和空间维度上的信息。与其他方法相比，所提出的模型有了显著的改进，并已在工厂部署并每月更新。 关键词：时间序列预测，多时间尺

  • 2024-05-26
  • 阅读68

【ESWA】一种用于多元时间序列异常检测的空间嵌入策略

时间序列的异常检测一直是学术界和工业界的热门话题。然而，由于维数的增加，许多现有的多变量时间序列方法都面临着共同的挑战。在这项研究中，我们开发了一种用于多变量时间序列异常检测的空间嵌入策略（SES-AD）。作为一个混合模型，SES-AD没有直接从原始时间序列中搜索不一致，而是将原始序列投影到较低维的空间中，从而可以很容易地从相异性向量中捕捉到新空间中的显著突变点。最后，通过统计策略确定了潜在的异常情况。为了验证我们的方法的性能，SES-AD被应用于大量的多变量时间序列。实验结果表明，SES-AD比现有的五种方法更有效。总体而言，SES-AD模型适用于解决高维数据集的异常检测问题，并保证了计算的有效性和准确性。

  • 2024-05-26
  • 阅读133

【InformationSciences】PHILNet：一种利用深度学习进行时间序列预测的高效方法

时间序列是当今行业中最常见的数据类型之一。预测时间序列行为的未来有助于提前规划、节省时间和资源，并帮助避免不希望出现的情况。为了进行预测，由于时间序列的因果性质，使用了历史数据。在这一领域已经提出了几种深度学习算法，其中通过一系列非线性函数处理输入以产生输出。我们提出了一种新的策略，以提高深度学习模型在时间序列预测中的效率，同时达到类似的效果。这种方法将模型分为多个级别，从最简单的级别开始，一直到最困难的级别。较简单的级别处理输入的平滑版本，而最复杂的级别处理原始数据。这种策略试图模仿人类的学习过程，在这个过程中，基本任务首先完成，然后是更精确和复杂的任务。我们的方法取得了很有希望的结果，与在各种时间序列中发现的最佳模型相比，均方误差提高了35%，训练时间减少了2.6次。

  • 2024-05-26
  • 阅读83

【JPC】用于时间序列数据中故障检测的过程控制界限的自动搜索

手动定义的控制界限仍然是制造业质量控制的常见策略，因为与更先进的数据分析方法相比，它们易于在车间部署。尽管它们仍然很重要，但没有系统的方法来定义这些控制极限。然而，次优控制限制可能会导致未检测到的故障或对生产造成不必要的中断。这篇手稿提出了一种算法，将这个手动过程系统化为一个高效的搜索任务。我们将搜索任务概念化为一系列子问题，这些子问题基于过程专家在定义控制极限时采取的传统步骤。该算法可以集成到车间人员的专家工具中，以自动定义带注释的时间序列数据中的控制限制。我们通过将算法发现的控制极限与汽车行业真实世界过程数据中过程专家手动定义的控制极限进行比较，来证明其有效性。此外，我们还证明了我们的算法可以推广到传统的时间序列分类问题，并在选定的基准数据集上实现了最先进的性能。我们的工作是第一次将手动定义的故障检测控制限值自动化。

  • 2024-05-26
  • 阅读106

【IEEETII】水电行业水库入库流量预测：一种基于生成流的方法

水库入库流量预测在水电行业中起着至关重要的作用。现有的研究要么局限于点估计，要么在捕捉数据之间的高阶动态相关性方面效率低下。然而，有必要估计实际大坝运行中的数据不确定性。本文提出了一种新的入流预测方法，该方法利用生成流对复杂的多元水文时间序列进行建模。我们的流对流方法（F2F）利用基于归一化流的生成网络来增强确定性模型，以明确地捕捉多变量相关性并近似预测流入分布。此外，F2F可以量化预测的不确定性，以帮助解释模型行为和预测结果，同时促进实时水库运行的安全关键决策。我们在从大型水电站收集的真实世界数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法始终优于现有方法，同时考虑了不确定的观测结果，并提供了易于处理的多步提前流入预测。

  • 2024-05-26
  • 阅读154

【IEEETII】TMANomaly：用于工业异常检测的时间序列相互对抗网络建模

大型污水处理厂是典型的工业物联网系统之一，其中大量传感器的存在产生了大量的动态时间序列数据，而这种多变量时间序列数据通常是随时间变化和随机的。因此，在拟合真实世界数据的潜在异常时存在一定的风险，这将给异常检测带来巨大挑战。在本文中，我们提出了一种时间序列相互对抗网络（TMAN），这是一种用于多变量时间序列异常检测的新的重建模型。它基于对抗性学习的思想，由两个相同的子网络组成。在训练过程中，两个子网络可以独立完成对工业时间序列数据正态样本的时间分布的学习，以实现相互对抗。在检测过程中，我们获得了不同时间序列样本重构的TMAN残差值，以区分异常。我们将TMAN和异常确定机制相结合，构建了一个新的工业时间序列异常检测框架TMANomaly。此外，我们使用灰色关联算法选择数据集特征，以在少量特征的情况下实现非常高的性能。实验结果表明，我们提出的TMANomaly优于五种常用的异常检测方法，有效地提高了工业多变量时间序列异常检测的准确性。

  • 2024-05-26
  • 阅读63