【摘 要】
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由于化工过程的高复杂性及高危险性,且装置都是都是长周期连续运转,一旦出现故障会造成巨大的损失,因此对化工过程和设备进行早期和准确的故障检测与诊断,可以提高设备运行的
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院,化学品安全控制国家重点实验室,
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由于化工过程的高复杂性及高危险性,且装置都是都是长周期连续运转,一旦出现故障会造成巨大的损失,因此对化工过程和设备进行早期和准确的故障检测与诊断,可以提高设备运行的安全性,避免发生重大安全事故,降低生产成本。人工神经网络具有非线性、大规模、并行处理能力强,以及鲁棒性、容错性、自学习能力强等特点,处理化工过程的复杂非线性问题,比其他方法都优越。本文描述了人工神经网络的基本原理,及近年来人工神经网络在化工过程故障诊断应用中的进展。以BP神经网络为例,分析和介绍了其结构和学习算法,说明了神经网络故障诊断的推理过程,并建议将神经网络与符号有向图(SDG)结合诊断故障。
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