基于BA-RBFNN控制图模式识别的气化过程参数失稳监控模型

张自川; 张进春

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基于BA-RBFNN控制图模式识别的气化过程参数失稳监控模型

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为识别固体燃料气化过程参数出现的异常模式(失稳),构建一种基于蜜蜂算法-径向基函数神经网络(BA-RBFNN)控制图模式识别的气化过程参数失稳监控模型,对气化过程参数进行监控.该监控模型主要包括特征描述、特征选择、分类器和训练方法4个模块.选择形状特征和统计特征对气化过程参数进行描述,运用关联规则算法(AR)选择最佳特征集合,选择径向基函数神经网络(RBFNN)作为分类器,采用蜜蜂算法(BA)作为模型的训练方法.为检测模型性能,用模拟数据和气化炉现场数据分别对模型进行测试,并与传统方法对比.结果表明,该模型对气化过程参数出现的异常模式具有更好的识别监控效果.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2021年第4期|38-47|共10页
作者
张自川; 张进春;
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作者单位

河南理工大学能源科学与工程学院河南焦作454000;

河南理工大学能源科学与工程学院河南焦作454000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类质量管理;
关键词
气化过程参数; 模式识别; 径向基函数神经网络; 蜜蜂算法; 关联规则算法;

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