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文檔簡介
1、本文針對化工過程的故障診斷問題,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與診斷,并以數(shù)值仿真實例和TennesseeEastman(TE)過程為例,進行了故障檢測和故障診斷的仿真實驗,實驗結(jié)果與應(yīng)用廣泛的BP網(wǎng)絡(luò)進行比較。證明概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障檢測與診斷方面優(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過程為例對這種方法進行了有效性驗證。在TE
2、過程故障診斷實驗中,HWPNN方法的總錯分率為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.對故障診斷方法進行了回顧,總結(jié)和分析了故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢。 2.詳細(xì)介紹了用于評價故障診斷方法的仿真實例TennesseeEastman(TE)過程。 3.闡述了BP網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)BP算法
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