一种基于鲁棒自联想神经网络的传感器故障诊断方法

• 作者: 司风琪 徐治皋 李欢欢
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鲁棒 自联想神经网络 非线性系统 传感器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 热工自动控制
• 页码范围: 116-121
• 页数: 6页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3611字
• 语种: 中文

摘要

提出一种可用于非线性系统建模的鲁棒自联想神经网络,将该网络映射层和解映射层分别作为2个子网络进行训练,提高了收敛速率。在网络训练目标函数中加入网络权值限制项,抑制了训练过程中网络权值的异常调整,提高了模型的准确性和鲁棒性。在解映射子网络训练结果集和原输入数据集中增加了扰动数据,构成映射网络的扩展训练样本集,提高了整个网络的鲁棒性。该文给出基于所提网络模型的传感器故障诊断方法及诊断流程,并以某300 MW机组热力系统为对象进行算例分析,结果表明该文方法应用于传感器故障诊断时能够实现对故障测点的快速准确定位,并对各变量值进行精确重构。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐治皋	东南大学能源与环境学院	213	2895	28.0	40.0
2	司风琪	东南大学能源与环境学院	157	1548	21.0	30.0
3	李欢欢	东南大学能源与环境学院	6	54	3.0	6.0