化工故障诊断中基于遗传算法优化的SOM网络

• 作者: 王磊 黄道
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射 遗传算法 故障分类 故障诊断 甲醇合成
• 年，卷（期）: 2006,（31）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 188-190
• 页数: 3页
• 分类号: TP391|TP206
• 字数: 3766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.31.055

摘要

针对自组织映射神经网络(SOM)启发式训练算法中的缺陷,采用遗传算法SOM中的权重失真指数(LWDI),形成基于遗传算法优化的SOM(GA-SOM)训练算法.将GA-SOM算法应用于化工过程故障诊断,以某工厂甲醇合成反应器故障数据样本为研究对象,研究结果表明,对比基本SOM算法,GA-SOM算法对故障数据能够得到较优的分类辨识结果,且该算法实现简单,便于工程应用,对甲醇合成生产中的故障诊断有非常显著的指导作用.

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	华东理工大学自动化研究所	98	1121	21.0	29.0
2	王磊	华东理工大学自动化研究所	32	305	12.0	16.0