控制回路故障诊断:一类广义多模型动态神经网络方法
针对具有动态特性的控制回路故障诊断问题，提出了一种广义多模型动态RBF神经网络方法。基于控制回路的常见故障分析，设计了包括多个动态RBF模型的神经网络系统，讨论了网络系统的学习算法和工作机制；提出采用广义过程对象模型对多模型动态神经网络进行离线训练，用于在线诊断控制回路故障；分析了广义过程对象模型的时间常数和放大倍数对控制回路故障诊断结果的影响，以此确定时间常数和放大倍数的基准值。实例仿真表明，所提出的方法能诊断出90％以上的控制回路故障。
控制回路 故障诊断 RBF神经网络 仿真分析
冯洁 刘振娟 李宏光
北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）