Robust Monitoring and Fault Isolation of Nonlinear Industrial Processes Using Denoising Autoencoder and Elastic Net

Robust process monitoring and reliable fault isolation in industrial processes usually encounter different challenges, including process nonlinearity and noise interference. In this brief, a novel method denoising autoencoder and elastic net (DAE-EN) is proposed to solve the aforementioned issues by...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on control systems technology Ročník 28; číslo 3; s. 1083 - 1091
Hlavní autoři:	Yu, Wanke, Zhao, Chunhui
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.05.2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Coders Data mining Denoising autoencoder (DAE) Discriminant analysis elastic net (EN) fault isolation Feature extraction Kernel kernel density estimation (KDE) Monitoring Neurons Noise reduction Nonlinearity Principal component analysis process monitoring Robustness Statistical methods
ISSN:	1063-6536, 1558-0865
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!