一种双噪声自编码器过程故障分类方法

本发明公开一种双噪声自编码器过程故障分类方法，涉及一种工业过程故障分类方法，该方法包括以下步骤：步骤一：深入了解工业背景和工业流程，明确故障类型；步骤二：收集工业过程数据并进行划分；步骤三：对过程数据进行预处理；步骤四：对训练数据引入两种高斯噪声，并输入融合伪标签与一致性正则化的半监督双噪声自编码器网络(PLCR‑SSDNAE)学习故障相关特征，通过最小化损失函数优化网络参数；步骤五：将测试数据输入训练好的模型预测数据标签，根据评价指标评估模型性能。在线运用时，通过故障分类模型判断数据类别，实时监控生产过程是否发生故障以及发生何种故障，保障工业过程正常运行。通过实验验证了该方法对工业过程故障分类的有效性。