【摘要】：隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的迅猛發(fā)展,生產(chǎn)過(guò)程越來(lái)越體現(xiàn)出連續(xù)、大批量、非線性、強(qiáng)耦合、時(shí)變、參數(shù)不確定等特性,故障發(fā)生的概率也不斷增加,這導(dǎo)致現(xiàn)有的故障診斷方法無(wú)法適應(yīng)對(duì)過(guò)程監(jiān)控的要求,迫切需要發(fā)展和完善新的故障診斷方法和應(yīng)對(duì)策略以保證生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定運(yùn)行。 本文主要研究基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程故障診斷方法,所完成的主要工作如下: 1.對(duì)目前工業(yè)過(guò)程故障診斷技術(shù)的各種典型方法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了綜述,并對(duì)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用對(duì)象進(jìn)行了分析。 2.研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。對(duì)于常規(guī)的BP算法收斂速度慢、目標(biāo)函數(shù)容易陷入局部最小的問(wèn)題,通過(guò)引入動(dòng)量因子、學(xué)習(xí)率可變的BP算法,改進(jìn)了算法性能;在概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中,徑向基函數(shù)的分布密度SPREAD的確定影響著網(wǎng)絡(luò)的性能,通過(guò)對(duì)不同SPREAD值的仿真結(jié)果對(duì)比分析確定適合的SPREAD值,可得到較好的診斷效果。 3.基于PCA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)故障診斷算法研究。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本過(guò)多會(huì)導(dǎo)致診斷結(jié)果不理想的現(xiàn)象,本文提出先用PCA處理樣本數(shù)據(jù),降低樣本數(shù)據(jù)的維數(shù),然后將處理后的樣本數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中,減小了網(wǎng)絡(luò)模型的規(guī)模,加快了網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度,而且降低了誤報(bào)率和漏檢率,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的診斷準(zhǔn)確性。 全文算法采用TE過(guò)程為仿真平臺(tái)進(jìn)行算法的有效性驗(yàn)證。
[Abstract]:With the rapid development of modern industrial technology, the production process is more and more continuous, mass, nonlinear, strong coupling, time-varying, parameter uncertainty and other characteristics, the probability of failure is also increasing. As a result, the existing fault diagnosis methods can not meet the requirements of process monitoring. It is urgent to develop and improve new fault diagnosis methods and countermeasures to ensure the stable operation of the production process. This paper mainly studies the fault diagnosis method of complex industrial process based on artificial neural network theory. The main work is as follows: 1. This paper summarizes the research status and development trend of various typical methods of industrial process fault diagnosis technology, and analyzes the advantages, disadvantages and applicable objects of these methods. 2. The fault diagnosis method based on BP neural network and probabilistic neural network is studied. For the conventional BP algorithm, the convergence speed is slow, and the objective function is easy to fall into the problem of local minimum. By introducing momentum factor and variable learning rate of BP algorithm, the performance of the algorithm is improved. The determination of radial basis function distribution density (SPREAD) affects the performance of the network. By comparing and analyzing the simulation results of different SPREAD values, the suitable SPREAD value can be determined, and a better diagnostic effect can be obtained. Research on improved Fault diagnosis algorithm based on PCA Neural Network. In view of the phenomenon that too many network input samples will lead to unsatisfactory diagnosis results, this paper proposes to use PCA to process the sample data, reduce the dimension of the sample data, and then input the processed sample data into the network to reduce the scale of the network model. It speeds up the operation speed of the network, and reduces the false alarm rate and the false detection rate, and improves the diagnostic accuracy of the neural network method. The full-text algorithm uses TE process as the simulation platform to verify the validity of the algorithm.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TH165.3;TP183

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本文編號(hào)：2209826