【摘 要】
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针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61364011,61461028);甘肃省先进控制重点实验室开放基金项目(XJK201809)
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针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实测数据,实现训练网络的无监督特征学习和有监督微调,构建空压机故障的深层网络模型,从而实现对空压机故障类型的有效智能诊断。为评估该方法的有效性,与传统的故障诊断方法进行了比较研究,结果表明,该方法的诊断精度优于传统的故障诊断方法,且稳定性更好。
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