RH-KTB炉外精炼过程的RBF网络故障诊断系统

摘要：

提出一种利用RBF神经网络进行聚类分析,用于对RH炉外精炼进行故障诊断的方法。并进行神经网络的建立、训练、数据的实时采集、知识的获取、表达、推理、决策以及建立知识库,从而达到迅速,准确地判断和识别故障的目的.此外在网络学习中采用调整中心半径的RBF学习算法,是基于现实应用背景下对RBF学习算法改进的大胆尝试与实践.最后通过仿真证明其具有可行性和准确性。

关键词： RBF神经网络 RH炉外精炼 故障诊断 聚类分析

作者: 李晨铭

作者单位: 唐山钢铁股份有限公司,第一钢轧厂,河北,唐山,063000

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国第十四届自动化应用学术交流会暨中国计量学会冶金分会2009年会

会议地点: 唐山·郑州

会议语种:中文

页码: 666-668

在线出版日期: 2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）