10.3969/j.issn.1672-6987.2012.05.022
基于 DPCA-BP 的故障诊断方法
针对动态主元分析(DPCA)在故障识别方面的缺点,引入了BP神经网络,将DPCA与BP神经网络相结合,增强了对故障的辨识能力.该方法通过对各测量变量的自相关性分析,来降低动态主元分析中增广矩阵的维数,从而降低了分析过程的计算量.最后,将DPCA-BP应用于田纳西-伊斯曼过程的故障诊断中,验证了所提出方法的有效性.
DPCA、故障诊断、BP网络
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TP277(自动化技术及设备)
青岛市应用基础研究计划项目2011
2013-01-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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