基于改进的自组织映射网络的化工过程故障分类辨识

• 作 者: 王磊 黄道
• 机 构: 华东理工大学自动化研究所
• 出 处: 华东理工大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2006年9期
• 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 self-organizing map particle swarm optimizer faul
• 基金项目: 上海市自然科学基金（01ZD14014）

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（LWDI），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。