Academic Journal
Обнаружение аномалий в технологических сигналах с применением нейросетевой архитектуры типа автоэнкодер
| Title: | Обнаружение аномалий в технологических сигналах с применением нейросетевой архитектуры типа автоэнкодер |
|---|---|
| Publisher Information: | Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2020. |
| Publication Year: | 2020 |
| Subject Terms: | технологический сигнал, автоэнкодер, АСУТП, предиктивная аналитика, мониторинг оборудования, аномалия, нейронная сеть |
| Description: | Исследована задача обнаружения аномалий в технологических сигналах. Представлен подход к обнаружению аномалий, основанный на нейронной сети с архитектурой автоэнкодер, позволяющей учитывать контекст изменений сигнала. Показано, что применение архитектуры автоэнкодера для LSTM сетей за счет механизма долгой-краткосрочной памяти решает проблему долговременных зависимостей в сигнале и позволяет выявлять аномалии с учетом временного контекста изменений сигнала. Представлено формальное описание подхода на основе автоэнкодера и проведен численный эксперимент на модельных данных. На основе анализа экспериментальных результатов приведена методика подбора обучающего порога, что позволяет работать в адаптивном режиме без априорной информации об аномалиях и самом сигнале Автоматизация в промышленности, Выпуск 10 2020 |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.25728/avtprom.2020.10.10 |
| Accession Number: | edsair.doi...........e7f1d7f10c41b7cf631397c6863fb392 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.25728/avtprom.2020.10.10 |
|---|