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            EEPW首頁 > 工控自動化 > 設(shè)計應用 > 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的火電廠生產(chǎn)過程故障診斷專家系統(tǒng)

            基于神經(jīng)網(wǎng)絡的火電廠生產(chǎn)過程故障診斷專家系統(tǒng)

            作者: 時間:2009-09-01 來源:網(wǎng)絡 收藏

            該系統(tǒng)的征兆可由以下可測的工藝參數(shù)表征:澄清池入口溫度、澄清池出口溫度、澄清池入口流量、澄清池入口調(diào)節(jié)門開。度、澄清池出口濁度、澄清池泥渣。將征兆進行歸一化處理計算,得到6個[0,1]之間的征兆特征值,X=(X1,X2,…,X6)作為的輸入。

            常見的故障有:傳感器斷線故障,F(xiàn)1~F4;調(diào)節(jié)門偏差F5、調(diào)節(jié)門卡死F6、調(diào)節(jié)門滯環(huán)F7、粘調(diào)節(jié)門滯滑動F8、調(diào)節(jié)門漏流F9;出口濁度高F10、入口流量大F11;系統(tǒng)正常用F0表示。共12種故障模式,記為Y=(Y1,Y2,…,Y12)作為的輸出。由閥值函數(shù)判定輸出層神經(jīng)元的最終輸出結(jié)果:

            隱含層:隱含層的節(jié)點數(shù)和神經(jīng)元數(shù)目選擇,目前理論尚無指導,本系統(tǒng)隱含層選取10個神經(jīng)元。這樣構(gòu)成6-10-12的三層BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

            BP網(wǎng)絡的訓練樣本來自電廠相應故障的累計數(shù)據(jù)。表1列出了故障樣本,其中每個樣本均有6個特征值,選擇足夠多的代表正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的樣本,采用BP算法對6-10-12網(wǎng)絡進行訓練。在系統(tǒng)總誤差為0.01,步長為0.5時,網(wǎng)絡訓練10 000次,或直到滿足性能要求時停止訓練,否則增加訓練次數(shù)。

            2.3 仿真

            網(wǎng)絡訓練完后,用其他故障樣本進行測試其對應的結(jié)果見表2。故障推理過程舉例如下:根據(jù)本文故障的特點,防止誤診斷和漏診斷,通過試驗,取φ=0.90,診斷效果最佳。表1中“樣本1”輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,對應網(wǎng)絡輸出為表2中的“樣本1”所在行,依次類推。表1中的樣本1對應的網(wǎng)絡輸出值均小于0.90,說明無故障,代表系統(tǒng)正常工作;樣本2對應的網(wǎng)絡輸出,只有Y2>0.90,說明有“F2”故障存在。然后啟動,對該結(jié)果進行驗證和解釋。測試結(jié)果表明,該網(wǎng)絡對已訓練過的樣本有很好的識別能力。



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