峰度的FNN方法在化工过程故障诊断中的应用

摘要：

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。

关键词： 故障诊断 模糊神经网络(FNN) 峰度 酮苯脱蜡

作者: 赵小强 钱君秀

作者单位: 兰州理工大学电气与信息工程学院 甘肃 兰州 730050;甘肃省工业过程先进控制重点实验室 甘肃 兰州 730050

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十二届中国过程控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 609-612

在线出版日期: 1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）