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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于HPSO-RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断
作者姓名:
王婷
李国勇
吕世轩
作者单位:
太原理工大学信息工程学院;太原理工大学煤矿装备与安全控制山西省重点实验室
基金项目:
山西省自然科学基金资助项目(2011011011-1)
摘 要:
针对瓦斯传感器常见故障,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法与径向基函数(RBF)神经网络相结合的传感器故障诊断新方法。文中首先采用HPSO算法对RBF神经网络模型参数进行了优化,在详细分析瓦斯浓度影响因素的基础上,建立了瓦斯浓度非线性预测模型。然后将瓦斯浓度预测结果与实际测量值相比较得到残差,并分析残差的变化趋势,从而实现对瓦斯传感器的故障诊断。实验结果表明,HPSO-RBF模型具有较高的预测精度,能够有效地诊断瓦斯传感器的故障状态。
关 键 词:
瓦斯传感器
混合粒子群优化算法
RBF神经网络
故障诊断
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