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针对化工过程故障诊断问题的特点，提出了一种新型的基于小波降噪、遗传算法和模糊神经网络的复合智能网络算法(简称WLT-GA-FNN网络)。WLT-GA-FNN算法首先应用小波分析方法对化工过程中一些变量进行降噪预处理，对于输入变量过多的情况，则再采用主元分析法，剔除原始输入数据间存在冗余信息，提取主元作为复合智能网络的输入。然后，针对模糊神经网络中隶属函数的参数难以确定的难点，提出采用改进的遗传算法寻得模糊隶属函数的初始参数值；同时，在模糊规则的激活度方面，采用线性最小二乘法作出估计，从而提高了模糊神经网络的精度和泛化能力。最后，将该算法应用于PTA装置加氢反应器的异常工况预报和TE过程故障诊断中，仿真实验证明该WLT-GA-FNN网络具有良好的性能。