一种基于重构残差深度学习的故障检测方法与系统

本发明公开了一种基于重构残差深度学习的故障检测方法与系统，通过对过程数据的重构残差进行深层次的特征表示学习，从而有效挖掘过程数据中潜藏的异常变化的本质，以实现更有效而可靠的故障检测。本发明公开的故障检测方法不仅披露了重构残差深度学习模型这种全新的深度学习架构，也公开了多种有关组成重构残差深度学习模型的各个自编码器的结构改进方案，以更好的表示学习重构残差的深层次特征，从多个角度提升深层次特征提取过程中的信息全面性。此外，本发明通过硬件与软件执行程序的协作，组建了一个基于重构残差深度学习的故障检测系统，包括中央控制模块、数据获取模块、显示模块、和故障警报器，以执行实现所公开的故障检测方法的实施流程。