| 基于改进的证据更新工业过程故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 朱玉华,曲萍萍.基于改进的证据更新工业过程故障诊断研究[J].电子技术应用,2019,45(11). |
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| 作者姓名： | 朱玉华 曲萍萍 |
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| 作者单位： | 沈阳工业大学化工过程自动化学院,辽宁辽阳,111003;沈阳工业大学化工过程自动化学院,辽宁辽阳,111003 |
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| 摘 要： | 工业生产过程的故障成因颇为复杂,一种故障的故障特征可能有多种表现形式,而多种故障又有可能表现出一种故障特征。因此单模型、单因素的故障诊断方法已显其不足。提出了改进的证据更新的动态故障诊断算法,并结合人工智能方法应用到硝酸生产过程故障诊断系统中。该方法通过对模糊神经网络的描述来确定故障诊断的辨识框架,应用新型的模糊推理方法生成诊断证据,诊断证据再基于改进的证据更新规则来实现证据的动态更新,根据结果来进行故障决策,从而解决了故障模式多样性、故障诊断动态性以及故障特征不确定性的问题。经实例验证,该方法的应用可提高故障诊断确诊率。
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| 关 键 词： | 故障特征 故障诊断 诊断证据 证据更新 |
Research on industrial process fault diagnosis based on improved evidence updating |
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