神经网络在化工过程故障诊断中的应用

• 作者: 宋欣 黄道
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 神经网络 BP算法 TE模型
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP27
• 字数: 2937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2006.01.002

摘要

针对现代复杂的化工生产过程,提出一种基于神经网络的故障诊断方法.并分别将典型的BP算法和改进后的BP算法用于TE(Tennessee Eastman)模型的故障诊断中.经过诊断结果的比较,得出标准的BP算法在实际应用中具有收敛速度慢等缺点;自适应学习速率动量梯度下降的BP算法以及用L-M(Levenberg-Marquardt)法先对BP网络进行优化的BP算法具有收敛速度快、不易陷入局部极小值等优点,其中又以L-M优化BP算法效果最好.结合TE模型的仿真结果可以看出,L-M优化BP算法在工业实际中具有很大的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄道	华东理工大学信息工程学院	98	1121	21.0	29.0
2	宋欣	华东理工大学信息工程学院	2	42	2.0	2.0