基于HCS-GNN模型的ORP传感器故障诊断

• 作者: 南新元 李娜 陈剑楠
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 氧化还原电位传感器 混合布谷鸟搜索算法 灰色神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表装置
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

针对生物氧化预处理过程中氧化还原电位(ORP)传感器常见故障,通过详细分析该工艺中影响ORP的因素,提出一种混合布谷鸟搜索(HCS)算法与灰色神经网络(GNN)相结合的传感器故障诊断方法.即采用HCS算法对GNN模型参数进行优化,建立ORP非线性预测模型,将ORP预测结果与实际测量值相比较得到残差,分析残差的变化趋势,最终实现对ORP传感器的故障诊断.仿真结果表明,HCS-GNN模型具有较高的预测精度,能够有效地完成对ORP传感器的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南新元	新疆大学电气工程学院	67	431	12.0	18.0
2	李娜	新疆大学电气工程学院	33	60	4.0	6.0
3	陈剑楠	新疆大学电气工程学院	2	3	1.0	1.0