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“高端學術領航工程”工業人工智能與自動化系學術講座專題(二)
報告題目:從零樣本學習理論模型到工業故障診斷應用

報告人:浙江大學趙春暉教授

報告時間:2023年6月20日,上午10:00

報告地點:騰訊會議- 371 950 560

邀請人:工業人工智能與自動化系常玉清教授

  

摘 要

故障診斷系統是工業過程安全可靠運行的重要保障。數據驅動的故障診斷建模往往依賴于收集的充分歷史故障數據。然而,在實際工業過程中,過程故障沒有歷史樣本也沒有標簽的情形是普遍存在的。對此,我們需要應對一種極具挑戰性的故障診斷任務,即考慮在沒有歷史故障樣本可用于模型訓練的情況下進行診斷。我們將零樣本學習的理念首次引入工業領域,創新性建立了零樣本故障診斷方法,通過巧妙引入以故障描述為載體的先驗建模知識和采用屬性遷移方法,解決了傳統故障診斷研究對樣本量約束難以滿足的問題。我們從理論上分析和解釋了基于故障描述的零樣本學習診斷方法的有效性和可行性。此外,在真實的百萬千瓦火電過程中驗證了零樣本情形下的故障診斷效果,結果表明在沒有樣本的情況下診斷未見目標故障是切實可行的。在此基礎上,揭示了存在的挑戰難題和未來的研究方向。

  

報告人簡介

浙江大學求是特聘教授,國家杰青獲得者。主要研究方向為面向工業應用的統計機器學習和數據挖掘研究。已在國際權威期刊上發表一作/通訊高水平SCI研究論文190多篇,出版3本專著,1本大數據專業課教材,授權發明專利60余項。主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃課題、重大企業合作項目等。曾獲教育部、各級學會自然科學獎、教育部新世紀優秀人才、浙江省首屆青年科技獎、中國自動化學會首屆青年女科學家獎等。擔任《Journal of Process Control》的Senior Editor以及《Control Engineering Practice》、《Neurocomputing》等多本國際期刊編委。

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