基于表征评估块的师生网络用于工业质量相关性能建模与监控
机器学习
2021-01-21 v1
摘要
质量相关故障检测在工业过程中起着重要作用，而当前基于神经网络的 quality-related 故障检测方法主要集中于过程相关变量而忽略质量相关变量，这限制了过程监控的应用。因此，本文提出一种基于改进师生网络的质量相关故障检测方案。在传统师生网络中，由于教师网络与学生网络之间的特征差异会导致学生网络性能下降，提出表征评估块(REB)来量化教师与学生网络之间的特征差异，并采用不确定性建模将该差异加入建模过程，有利于减小特征差异并提升学生网络性能。相应地，将 REB 和不确定性建模应用于师生网络，称为不确定性建模师生不确定性自编码器(TSUAE)。然后，将提出的 TSUAE 应用于过程监控，可同时有效检测过程相关子空间和质量相关子空间中的故障。所提出的基于 TSUAE 的故障检测方法在两个仿真实验中得到验证，表明其相较于其他故障检测方法具有令人满意的故障检测性能。
引用
@article{arxiv.2101.07976,
title = {Representation Evaluation Block-based Teacher-Student Network for the Industrial Quality-relevant Performance Modeling and Monitoring},
author = {Dan Yang and Xin Peng and Yusheng Lu and Haojie Huang and Weimin Zhong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07976},
year = {2021}
}