基于HCS-GNN模型的ORP传感器故障诊断

陈剑楠; 南新元; 李娜

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基于HCS-GNN模型的ORP传感器故障诊断

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针对生物氧化预处理过程中氧化还原电位(ORP)传感器常见故障,通过详细分析该工艺中影响ORP的因素,提出一种混合布谷鸟搜索(HCS)算法与灰色神经网络(GNN)相结合的传感器故障诊断方法.即采用HCS算法对GNN模型参数进行优化,建立ORP非线性预测模型,将ORP预测结果与实际测量值相比较得到残差,分析残差的变化趋势,最终实现对ORP传感器的故障诊断.仿真结果表明,HCS-GNN模型具有较高的预测精度,能够有效地完成对ORP传感器的故障诊断.

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来源
《自动化与仪表》 |2016年第5期|29-33|共5页
作者
陈剑楠; 南新元; 李娜;
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作者单位

新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830047;

新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830047;

新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830047;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
氧化还原电位传感器; 混合布谷鸟搜索算法; 灰色神经网络; 故障诊断;

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