本发明公开了一种基于对抗自编码网络的化工过程故障检测方法,包括以下步骤：收集历史数据,将收集到的数据进行预处理,构建网络模型,把处理好的数据输入到模型进行特征学习,最终用训练好的网络进行在线检测,从而实现化工过程的故障检测。所述方法针对化工过程中故障样本数据稀缺及故障种类复杂繁多的问题,采用对抗自编码网络进行特征学习,并且结合小波降噪,时间切片等方法提高预测准确率。所述方法是一种无监督学习方法,学习阶段仅需提供正常工况数据,对数据要求低,具有良好的成本优势。
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