10.3969/j.issn.1001-4160.2011.07.024
峰度的FNN方法在化工过程故障诊断中的应用
针对化工过程具有规模大、复杂性高、变量多的特点,本文提出了改进FNN(KFNN)的化工过程故障诊断方法.传统的FNN方法存在运算复杂度高、灵敏度低的问题,将峰度引入到FNN方法中,对数据进行降维处理,使运算复杂度明显降低,提高了故障诊断的精度和灵敏度.将KFNN方法应用到一个实际酮苯脱蜡的化工过程中,仿真结果表明此方法能够及时有效地检测酮苯脱蜡生产过程中存在的故障.
故障诊断、模糊神经网络(FNN)、峰度、酮苯脱蜡
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TP273;TP391:TQ02;TP391.9(自动化技术及设备)
甘肃省自然科学基金0916RJZA017;甘肃省教育厅硕士生导师项目10032TC085
2012-02-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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