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關鍵詞：間歇過程 故障檢測 自編碼器 深度學習 高斯混合模型 

摘要：傳統基于數據驅動的間歇過程故障檢測方法往往需要對數據的分布進行假設,其模型多階段劃分不精確,導致故障檢測率受到影響.對此提出一種基于一維卷積自編碼器—高斯混合模型(One dimensional convolution-auto encoder-Gaussian mixture model,1DC-AE-GMM)的檢測新方法.該方法不需要對原始數據進行假設,首先對原始數據進行等長和縮放處理,并以最小重構誤差的原則在具有卷積和多個中間層的深層神經網絡上進行訓練,以非線性的方式自動、精確地進行階段劃分和特征提取;然后在網絡的編碼層上建立高斯混合模型并進行聚類,在提取特征的同時大大減少了建立模型的計算量;最后結合馬氏距離提出全局概率檢測指標,實現故障檢測.通過在一類半導體蝕刻過程的仿真實驗,結果表明該方法可以有效地提高故障檢測率.

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