遗传算法在间歇式反应釜故障诊断中的应用

• 作者: 宋彤 齐瑞勤
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 间歇式反应过程 故障诊断 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 218-222
• 分类号: TP183
• 字数: 2998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.07.053

摘要

间歇式反应过程是一种重要的化工生产过程,过程自身的非线性、时滞性和不确定性等因素决定了过程操作的复杂性和危险性.随着精细化工和生物制药等工业中设备的大型化和集成化发展,不断提升了间歇式反应过程故障诊断的重要性.提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法.利用提取反应釜的故障特征数据,采用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后利用优化后的BP神经网络训练故障特征数据,建立故障诊断模型,输出诊断结果.应用于间歇式反应釜温度故障诊断,仿真结果表明,改进算法能够提高故障诊断精度、缩短故障诊断时间,具有良好的实用效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋彤	大连理工大学控制科学与工程学院	17	280	7.0	16.0
2	齐瑞勤	大连理工大学控制科学与工程学院	1	5	1.0	1.0