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间歇式反应过程是一种重要的化工生产过程,过程自身的非线性、时滞性和不确定性等因素决定了过程操作的复杂性和危险性。随着精细化工和生物制药等工业中设备的大型化和集成化发展,不断提升了间歇式反应过程故障诊断的重要性。提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法。利用提取反应釜的故障特征数据,采用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后利用优化后的BP神经网络训练故障特征数据,建立故障诊断模型,输出诊断结果。应用于间歇式反应釜温度故障诊断,仿真结果表明,改进算法能够提高故障诊断精度、缩短故