基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的化工過(guò)程的故障診斷.pdf

1、本文針對(duì)化工過(guò)程的故障診斷問(wèn)題，提出將徑向基網(wǎng)絡(luò)的重要變形一概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)應(yīng)用于化工程的故障檢測(cè)與診斷，并以數(shù)值仿真實(shí)例和TennesseeEastman(TE)過(guò)程為例，進(jìn)行了故障檢測(cè)和故障診斷的仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與應(yīng)用廣泛的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較。證明概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障檢測(cè)與診斷方面優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。 在此基礎(chǔ)上，本文提出Haar小波與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的HWPNN故障診斷方法，以TE過(guò)程為例對(duì)這種方法進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。在TE

2、過(guò)程故障診斷實(shí)驗(yàn)中，HWPNN方法的總錯(cuò)分率為0％，明顯優(yōu)于HWBP方法(Haar小波與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的故障診斷方法)、BP網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。HWPNN方法是一種可行而有效的故障診斷方法。 論文的主要工作如下： 1.對(duì)故障診斷方法進(jìn)行了回顧，總結(jié)和分析了故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。 2.詳細(xì)介紹了用于評(píng)價(jià)故障診斷方法的仿真實(shí)例TennesseeEastman(TE)過(guò)程。 3.闡述了BP網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)BP算法