| 两级神经网络的故障诊断方法及其在生化过程中的应用 |
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| 引用本文： | 马立玲,常玉清,王福利. 两级神经网络的故障诊断方法及其在生化过程中的应用[J]. 仪器仪表学报, 2004, 25(3): 294-297 |
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| 作者姓名： | 马立玲 常玉清 王福利 |
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| 作者单位： | 东北大学信息科学与工程学院131信箱,沈阳,110004 |
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| 基金项目： | 得到辽宁省自然科学基金(002013)资助. |
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| 摘 要： | 针对具有不能在线检测变量的生化过程 ,提出了一种两级神经网络的故障诊断方法。一级神经网络利用可检测的过程数据建立不可检测量的软测量模型 ;二级神经网络利用软测量模型的估计量进行分析、故障的诊断和分类。最后 ,将这一方法应用到了谷氨酸发酵过程的故障诊断之中 ,并给出了实验研究结果
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| 关 键 词： | 故障诊断 软测量 分布式RBF网络 SOFM网络 生化过程 |
| 修稿时间： | 2002-07-01 |
Double Level Neural Network Method for Fault Diagnosis and Its Application in Biochemical Process |
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| Ma Liling Chang Yuqing Wang Fuli. Double Level Neural Network Method for Fault Diagnosis and Its Application in Biochemical Process[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2004, 25(3): 294-297 |
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| Authors: | Ma Liling Chang Yuqing Wang Fuli |
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| Abstract: | A double level neural network method of fault diagnosis is proposed for biochemical process,in which some parameters can not be measured on-line.The first level network is to build soft sensing model of difficult-to-measure process parameters through easy-to-measure parameters.Using these estimates,the second level neural network is to analysis and diagnosis faults.At last,this method is applied to glutamic acid fermentation process,and the results of experiment are listed. |
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| Keywords: | Fault diagnosis Soft sensing Distributed RBF networks SOFM network Biochemical Process |
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