| 摘要:针对现有多传感器信息物理系统(Cyber Physical System, CPS)瞬态故障预测领域中无法实现更新检测的问题，本文提出一种长短时记忆网络与快速网络正则化思想相结合的传感器故障检测方法。该方法利用快速网络的稀疏思想，设计内置稀疏单元(Insert Sparse Unit, ISU )代替传统网络中的遗忘门。融入动力学方程建立内置稀疏单元的长短时记忆网络(ISU-LSTM)，针对历史检测和间隔瞬态建立多传感器融合的故障预测系统。其次?实际生产中大量特征无法确定维度，可能存在 “导数消亡”的问题，因此建立实时监测模型，实现网络参数及维度不断更新。最后，通过对实际食品加工多传感器信息物理 系统的仿真实验?逐步优化所建立的模型参数，以获得更好的预测性能。 |
| 关键词: 多传感器系统、故障预测、稀疏单元、长短时记忆网络、剩余寿命预测 |
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