基于遗传小波神经网络的故障预报应用

被引：7

作者：

李界家

李世涛

王丽娜

机构：

[1] 沈阳建筑大学信息与控制工程学院

来源：

沈阳建筑大学学报(自然科学版) | 2009年 / 02期

关键词：

遗传算法; 小波神经网络; 故障预报; 准确性; 实时性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TF821 [铝];

学科分类号：

080603 ;

摘要：

目的减少铝电解故障的发生,提高阳极效应预报的准确性、实时性和铝的生产效率,节约能源.方法将遗传算法应用于小波神经网络,构成遗传小波神经网络,以确定小波基函数的个数、优化网络参数,以遗传小波神经网络为预测模型,通过预测槽电阻变化率来预测电解过程中的阳极效应.结果通过遗传算法能对小波神经网络的参数进行全局优化,确定了网络结构,而且小波神经网络具有较强的自适应性、鲁棒性和函数逼近能力,使预报精度提高了约9.5%,提前预报时间1 m in左右.结论该预测模型改善了故障预报准确性和实时性,避免了故障的发生,降低了能源消耗,提高了铝电解的生产效率,实现了安全生产.

引用

页码：381 / 385

页数：5

共 6 条

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