双通道注意力CNN故障诊断模型

诊断精度显著提升

融合双通道注意力CNN与XGBoost,强化关键特征并抑制冗余,实现工业过程故障的高精度识别。

Youqiang, Chen · 张日东

IEEE Internet of Things Journal 2025

参数信息

诊断准确率
95.64 %
诊断准确率
97.44 %

技术优势

特征提取更充分

通过通道注意力和空间注意力机制,增强关键特征的同时抑制冗余信息,从而提高诊断性能。

分类准确率高

将提取的最优特征输入XGBoost分类器,在TE过程和真实焦化炉数据集上分别取得95.64%和97.44%的诊断准确率。

应用场景