基于粒子群优化的神经网络容错控制算法

• 作者: 周立群 张晓琴 李书臣 翟春艳 苏成利
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 容错控制 BP神经网络 粒子群优化算法 连续搅拌釜式反应器
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 95-98
• 分类号: TP273
• 字数: 3830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2011.03.022

摘要

针对一类非线性系统的传感器故障，将故障诊断与容错控制方法相结合，提出了一种容错控制方法。用BP网络建立传感器故障模型，并用粒子群算法来训练BP网络的参数，在线估计系统的状态和故障参数。然后将故障参数与修正的Bayes分类算法相结合，对传感器故障在线检测、分离和估计，通过补偿算法，实现容错控制。对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明，该方法收敛性好，对传感器故障具有很强的容错能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟春艳	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	31	163	7.0	11.0
2	苏成利	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	89	409	9.0	12.0
3	李书臣	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	57	469	9.0	19.0
4	周立群	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	1	3	1.0	1.0
5	张晓琴		2	4	1.0	2.0