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《2009中国过程系统工程年会暨中国mes年会论文集》2009年
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基于ANN和PCA的多牌号产品生产过程故障检测和诊断

李文科  钟向宏  赵劲松  
【摘要】:多牌号产品生产过程经常涉及到牌号过渡,如果采用传统的单一方法,对于其生产过程的故障检测和诊断无法得到满意的结果。本文将人工神经网络(ANN)用于牌号识别,提出了牌号识别和主成分分析(PCA)相结合的方法,即利用历史数据建立各个牌号的神经网络模型,在线数据经过BP神经网络(BPNN)识别,确认牌号类型后,调用对应牌号的PCA模型进行故障检测和诊断。结果表明,BPNN不仅可以准确识别牌号,识别率较规格界限法更高,而且能用于牌号过渡过程的判断。另外,与不进行牌号识别,而仅采用单一牌号正常样本或者所有牌号正常样本混合建立的PCA模型相比较,采用牌号识别后进行故障检测时的精度更高,证明了该方法的有效性。
【作者单位】:清华大学化工系 茂名石化
【分类号】:TQ315

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