基于CAFOA-GRNN的包装机热封温度传感器的故障检测

摘要：

目的 为了实现自动包装机热封工艺中温度传感器的故障实时故障检测.方法 使用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)构建了热封温度传感器状态自动检测网络,再采用混沌加速果蝇优化算法(Chaos Accelerated Fruit Fly Optimization Algorithm,CAFOA)进行广义回归神经网络的学习因子优化选取,求解出最优学习因子.通过建立CAFOA-GRNN自动检测模型,再结合统计学中置信区间的方法,对故障进行诊断分类.结果 在传感器故障实验中,将理想故障函数与历史运行数据叠加,产生故障数据集,并将其用于验证建立的模型,获得了较好的检测效果,准确率较高.结论 该方法实现了传感器故障的实时检测,可以用于提高生产的可靠性,具有一定的工程实用价值.

关键词：广义回归神经网络、混沌加速果蝇优化算法、学习因子、置信区间

所属期刊栏目：40

分类号：TB486(工业通用技术与设备)

在线出版日期：2019-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：207-213