【摘 要】
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随着现代化学工业向大型化、集成化和精细化发展,生产的安全性、稳定性和可靠性问题就愈显重要,因此迫切需要建立性能良好的故障检测和诊断系统.该文针对化工过程的具体特点,
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随着现代化学工业向大型化、集成化和精细化发展,生产的安全性、稳定性和可靠性问题就愈显重要,因此迫切需要建立性能良好的故障检测和诊断系统.该文针对化工过程的具体特点,对化工过程的故障检测和诊断问题进行了深入的研究.主要工作概括如下:首先,在综合大量文献的基础上,对化工过程的各种故障检测和诊断方法进行了综合比较,指出了他们的优点和缺点,及它们所主要依赖的过程知识.然后,针对现有的基于BP网络的故障诊断方法的不足提出了一种基于小波网络的故障诊断方法.在这方法中,一方面小波网络有更强的分类能力;其次,小波网络的初始参数和结构的选取有一定的理论依据;另外,由于小波函数具有的局部分性质,可对BP网络任意分类的特性有所改善.在文中我们提出了两种方法对小波网络的结构进行优化:NARMAX方法和OLS方法.同时又提出了利用自适应调整学习率的方法对网络进行训练,以缩短训练时间.最后,我们把得到的小波网络模型应用到了丙烯腈装置的故障诊断中去.仿真实例表明该方法比常规的BP算法具有更有效的诊断性能,更适合于化工过程的故障诊断.
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