山东工业技术
山東工業技術
산동공업기술
Shandong Industrial Technology
2014年
17期
103-104
,共2页
刘田田%刘晓琴%孙海军%邸超
劉田田%劉曉琴%孫海軍%邸超
류전전%류효금%손해군%저초
故障诊断%实时%提升小波%溯因推理网络
故障診斷%實時%提升小波%溯因推理網絡
고장진단%실시%제승소파%소인추리망락
对于复杂故障,溯因推理网络(abductive reasoning network,ARN)与相同结构的神经网络相比,具有优越的诊断准确性和更简单的结构.对于非线性多故障的化工系统故障,采用溯因推理网络对故障进行分类,能有效实现实时故障诊断,提高诊断精度.通过T-E过程(Tennessee-Eastman)仿真,结果表明所提出的方法优于小波神经网络方法.
對于複雜故障,溯因推理網絡(abductive reasoning network,ARN)與相同結構的神經網絡相比,具有優越的診斷準確性和更簡單的結構.對于非線性多故障的化工繫統故障,採用溯因推理網絡對故障進行分類,能有效實現實時故障診斷,提高診斷精度.通過T-E過程(Tennessee-Eastman)倣真,結果錶明所提齣的方法優于小波神經網絡方法.
대우복잡고장,소인추리망락(abductive reasoning network,ARN)여상동결구적신경망락상비,구유우월적진단준학성화경간단적결구.대우비선성다고장적화공계통고장,채용소인추리망락대고장진행분류,능유효실현실시고장진단,제고진단정도.통과T-E과정(Tennessee-Eastman)방진,결과표명소제출적방법우우소파신경망락방법.
