【摘 要】
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该文的工作是针对这两个问题展开的,试图依据因素空间理论和RBF神经网络这两个人工智能理论对上面两个问题加以改善.对于故障诊断问题,该文结合模糊推理诊断技术,在因素空间
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该文的工作是针对这两个问题展开的,试图依据因素空间理论和RBF神经网络这两个人工智能理论对上面两个问题加以改善.对于故障诊断问题,该文结合模糊推理诊断技术,在因素空间理论的基础上发展出一种变权诊断方法.首先介绍了因素空间框架内故障诊断的定义,并总结了故障诊断的求解步骤;其次依据FCC过程故障问题的特点定义了隶属函数;接着指出了常权诊断存在的问题并且定义了变权的形式,经过推导得出变权公式;最后以FCC常出现的催化剂中断故障为例对变权诊断方法做了仿真研究.该文采用逼近性能更好的RBF神经网络作为预估模型以取代原有的BP神经网络.在预估试验中,用OLS和PLS两种方法作为RBF网络的训练算法以便比较.首先给出OLS和PLS的算法过程,并且对较新的PLS法做了仿真研究;然后采用自组织模式库选取的数据作为网络的训练样本和检测样本来说明RBF网络对转化率的预估过程,内容包括辅助变量的选取、用训练样本训练网络得到网络模型、用检测样本来检验网络模型的预估效果、用递推最小二乘法实现网络模型参数的在线校正;接着用现场采集的连续实时数据为样本验证RBF网络模型的预估效果,并讨论了影响RBF网络预估结果的一些因素;最后,用一组工业现场较为典型的数据验证了PLS-RLS算法.
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