基于差分循环自编码器的非平稳工业过程早期故障检测方法研究

针对非平稳工业过程中随机因素和外部扰动导致的故障检测难题，研究人员提出差分循环自编码器（DRAE），通过优化LSTM遗忘门更新机制和嵌入差分操作，显著提升短时非平稳特征捕捉能力。实验证明其在TE过程和实际化工单元中故障检测率提升、延迟降低，为工业安全提供了AI驱动的创新解决方案。

　　

工业过程监控是保障生产安全的核心环节，但非平稳性（如设备老化、随机扰动）导致传统方法难以捕捉早期故障特征。现有深度学习模型虽能处理非线性动态数据，却对时变统计特性束手无策，造成高误报率和检测延迟。北京化工大学团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究，创新性地将差分操作融入循环自编码器架构，开发出DRAE模型，为这一难题提供突破性解决方案。

研究采用三项关键技术：1）在LSTM潜在层嵌入差分梯度层，直接建模瞬态非平稳动态；2）基于记忆状态差分（MIM）优化遗忘门机制；3）结合无监督编码器-解码器结构实现故障判别重构。测试数据涵盖非平稳数值过程、TE基准数据集和实际催化重整热交换单元。

模型结构设计
DRAE通过差分操作解耦长短期特征：短期非平稳信息由差分梯度层捕获，而LSTM保留原始序列依赖关系。实验显示，该设计使遗忘门饱和率降低37%，显著提升时变特征敏感性。

TE过程验证
对比PCA、KPCA等9种基线方法，DRAE对21类故障的平均检测延迟缩短2.8分钟，故障检测率（FDR）提升至96.5%，误报率（FAR）控制在1.2%以下。尤其对缓变故障（如反应器进料扰动），检测灵敏度提高4倍。

工业案例应用
在某石化厂催化重整单元中，DRAE成功识别换热器结焦初期0.3%的热效率偏移，较传统DCS系统提前6小时预警，验证了工程适用性。

该研究突破传统方法对平稳性假设的依赖，首次实现非平稳动态与长期依赖的协同建模。通过开源代码（GitHub/Cheng960724/DRAE）和工业验证，为智能运维提供可复现的解决方案。未来可拓展至多模态过程监控，推动工业AI从理论到落地的跨越。