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Data driven fault diagnose method of polymerize kettle equipment

机译：聚合釜设备的数据驱动故障诊断方法

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Aiming at the real-time fault diagnose and optimized monitoring requirements of the large-scale key polymerization equipment of PVC production process, a real-time fault diagnose strategy is proposed based on SOM neural networks. Through training of the SOM neural network, a layout is established to make each weight vector located in the centers of input vector clusters. When the training process is completed, the SOM neural network can be used to realize the fault diagnose for the training samples or other process data. Simulations experiments are carried out combining with the industry history datum to show the effectiveness of the proposed the fault diagnose method based on the SOM neural networks.
机译：针对PVC生产过程中大型关键聚合设备的实时故障诊断和优化的监控要求，提出了一种基于SOM神经网络的实时故障诊断策略。通过训练SOM神经网络，可以建立布局以使每个权重向量位于输入向量簇的中心。训练过程完成后，可以使用SOM神经网络对训练样本或其他过程数据进行故障诊断。结合行业历史数据进行了仿真实验，证明了所提出的基于SOM神经网络的故障诊断方法的有效性。

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