| 基于BP神经网络的石化过程在线故障监测系统 |
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| 引用本文： | 李传坤,张卫华,王春利,吴重光.基于BP神经网络的石化过程在线故障监测系统[J].计算机与应用化学,2010,27(10). |
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| 作者姓名： | 李传坤 张卫华 王春利 吴重光 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863) |
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| 摘 要： | 针对石化生产过程的高危性,开发了石化过程在线故障监测系统.通过OPC(OLE for process control)接口从生产现场采集实时数据,采用BP神经网络(back-propagation artificial neural network,BPNN)的模式识别方法,对生产过程进行实时故障监测,及时发现故障工况并提示操作人员采取相应措施,以减小系统运行的风险.BP神经网络的训练数据来自历史数据库,用户根据已发生过的故障工况确定训练数据的时间范围.BP网络模型的各项参数根据多次试验得到.对某工段的10个故障,其故障诊断准确率达到90%以上,具有较高的实时性和准确性.
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| 关 键 词： | 石化过程 在线 OPC BP神经网络 故障监测 |
BPNN-based on-line fault monitoring system for petrochemical process |
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| Li Chuankun,Zhang Weihua,Wang Chunli,Wu Chongguang.BPNN-based on-line fault monitoring system for petrochemical process[J].Computers and Applied Chemistry,2010,27(10). |
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| Authors: | Li Chuankun Zhang Weihua Wang Chunli Wu Chongguang |
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