Anomaly detection and root cause analysis using convolutional autoencoders: A real case study

2025-07-30

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AI

DOI：10.1016/j.jocs.2025.102685

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摘要

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• 自编码器通过将新数据与学习到的正常模式进行比较来检测故障。 • 一维卷积层在处理时间序列数据时表现良好。 • 已采用基于频率的滤波器处理误报检测问题。 • 已进行根本原因分析以指出哪些测量值存在可疑情况。 • 提出的方法学能够预测换热器结垢。

Keyword:

autoencoders

convolutional layers

false positive detection

root cause analysis

heat exchanger fouling