基于深度残差收缩网络与XGBoost的工业系统建模与诊断方法研究

为解决工业故障诊断中深度学习方法特征冗余和传统softmax分类器精度不足的问题，研究人员提出了一种结合深度残差收缩网络(DRSN)与XGBoost的混合算法。该方法通过DRSN的自适应阈值消除冗余特征，采用Nadam优化器加速收敛，并利用XGBoost提升分类性能。实验表明，在TE过程、焦化炉等工业场景中，平均诊断准确率最高达100%，显著优于传统方法。

　　

随着工业系统复杂度提升，故障诊断面临特征冗余、噪声干扰和分类精度不足等挑战。传统深度学习方法存在训练效率低、softmax分类器线性决策边界受限等问题，而单纯增加网络深度会导致"模型退化"。针对这一难题，国内研究人员在《Process Safety and Environmental Protection》发表研究，创新性地将深度残差收缩网络(DRSN)与XGBoost相结合，通过自适应阈值机制和梯度提升策略，实现了工业故障诊断的突破性进展。

研究采用三大关键技术：1) DRSN模块通过通道级软阈值操作(soft-thresholding)自适应滤除噪声；2) 引入Nesterov加速自适应矩估计(Nadam)优化算法更新参数；3) 采用XGBoost替代softmax分类器，通过残差拟合提升分类性能。实验数据来源于TE化工过程、工业焦化炉、CWRU轴承数据集和UCI气体传感器漂移(GSAD)数据集。

【Deep residual shrinkage network】
DRSN在深度残差网络(DRN)基础上集成软阈值机制，通过可学习的阈值参数对每个样本单独处理。研究表明，该设计能有效抑制工业数据中的高频噪声，特征冗余度降低37.6%，FLOPs运算量减少至传统CNN的62%。

【Proposed method】
混合模型采用DRSN进行深度特征提取后，将高维特征输入XGBoost分类器。相比传统方法，该架构在TE过程的诊断准确率提升至93.32%，模型参数量控制在1.2M以内，推理速度达到实时性要求。

【Experimental Results and Evaluation】
四组工业场景测试显示：焦化炉故障诊断准确率达97.52%，CWRU轴承数据实现100%准确率，UCI GSAD数据集分类精度99.46%。F1-score指标平均提升15.8%，证明该方法对传感器漂移等复杂场景具有强鲁棒性。

【Conclusions】
该研究通过DRSN-XGBoost混合架构解决了工业诊断中的特征冗余和分类瓶颈问题。软阈值机制与Nadam优化的协同作用使训练效率提升40%，XGBoost的非线性决策边界将误报率(FP)降低至1.2%以下。成果为化工、能源等高风险行业提供了可靠的智能诊断方案，对实现工业4.0的安全管控具有重要实践价值。