基于改进的自组织映射网络的化工过程故障分类辨识

被引：2

作者：

王磊

黄道

机构：

[1] 华东理工大学自动化研究所

来源：

华东理工大学学报(自然科学版) | 2006年 / 09期

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

自组织特征映射; 粒子群算法; 故障分类; 故障诊断; 甲醇合成;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2006.09.019

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

将自组织映射网络(SOM)应用于化工过程故障数据的分类辨识,并采用粒子群优化(PSO)算法优化权重失真指数(LW D I),代替SOM的启发式训练算法,形成粒子群优化的SOM(PSO-SOM)分类算法。以某工厂甲醇合成反应器数据为研究对象,研究结果表明:对比基本SOM算法,PSO-SOM算法对复杂的故障数据能够得到较优的分类辨识结果,对甲醇合成生产中的故障诊断有非常显著的指导作用。

引用

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