概率神经网络在化工过程故障检测中的应用

被引：8

作者：

谷雷 ^{[1
]}

杨青 ^{[1
,2
]}

王大志 ^{[3
,2
]}

机构：

[1] 沈阳理工大学信息科学与工程学院

[2] 长春理工大学光学工程学院

[3] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

控制工程 | 2008年 / S1期

关键词：

故障检测; 概率神经网络; TE过程;

D O I：

10.14107/j.cnki.kzgc.2008.s1.066

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

提出将一种径向基网络的重要变形—概率神经网络(PNN)应用于化工过程的故障检测中。与其他网络相比,概率神经网络学习速度快,适合于故障检测问题。将概率神经网络用于Tennessee Eastman(TE)过程故障检测的仿真实验,将实验结果与BP网络进行比较,结果表明概率神经网络的网络设计时间明显少于BP网络,故障检测的准确率明显提高。该方法可行、有效。

引用

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