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基于聚类神经网络算法的故障诊断系统研究

         

摘要

以化工行业生产设备的故障诊断为研究背景,探讨了故障诊断的研究现状和研究方法.为了提高故障诊断的准确度,将模糊C均值算法与神经网络相结合,提出了基于聚类神经网络(FCM-ANN)算法的故障诊断方法.该故障诊断方法能显著降低数据集的复杂度,在一定程度上减轻了神经网络学习的压力.与传统的神经网络方法相比,该故障诊断方法的诊断率有了较大提高,误报率和漏报率也较低,诊断效果较为显著.对该故障诊断方法的有效性和实用性进行了验证,即在某化工企业故障诊断系统平台上进行了测试和使用.将该故障诊断方法运用到该企业的故障诊断系统中,从数据采集、数据处理出发,对如何在系统中使用FCM-ANN算法进行了阐述.运行结果表明,该系统提高了系统的准确率,增强了系统的实用性.

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