Spatio-Temporal Attention Adversarial Autoencoders for Enhanced Anomaly Detection in High-Pressure Grinding Rolls

Consistent product quality and efficient operations in high-pressure grinding roll (HPGR) rely heavily on real-time anomaly detection. Complexities arise from fluctuations in raw materials, feeding processes, and unforeseen disruptions, along with the inherent spatio-temporal dynamics of sensor data...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on industrial informatics Ročník 21; číslo 4; s. 2917 - 2926
Hlavní autoři:	Zhang, Danwei, Yu, Wen, Xu, Quan, Chai, Tianyou
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.04.2025 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Adversarial autoencoder (AAE) Algorithms Anomalies Anomaly detection anomaly monitoring Data models end-edge-cloud collaborative architecture Energy flow Feature extraction Grinding High pressure Logic gates minimal gated unit (MGU) Monitoring Process variables Production Raw materials Real time Real-time systems Root cause analysis spatio-temporal attention (STA) Spatiotemporal data Time series analysis Training Vectors
ISSN:	1551-3203, 1941-0050
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!