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1、化工行業(yè)的生產(chǎn)具有高度的連續(xù)性,因此確保生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性和可靠性變得十分重要。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的大量應(yīng)用,化工企業(yè)積累了大量的生產(chǎn)過(guò)程中的過(guò)程變量和控制變量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中含有大量的生產(chǎn)信息。如何充分利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行化工過(guò)程的故障診斷成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文從知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)約簡(jiǎn)、針對(duì)連續(xù)屬性采用模糊粗糙集約簡(jiǎn)和粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合等三個(gè)方面對(duì)田納西-依斯曼過(guò)程(簡(jiǎn)稱(chēng)TEP)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,從而建立了一種基于粗糙集理論的多層
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)模型。 首先深入研究了利用粗糙集理論(簡(jiǎn)稱(chēng)RS)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)的方法。在分析和研究了基于核的約簡(jiǎn)方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)的同時(shí),利用蟻群算法正反饋和分布式計(jì)算的特點(diǎn),提出了一種新的基于蟻群算法的粗糙集知識(shí)約簡(jiǎn)方法,仿真計(jì)算結(jié)果顯示了該方法的快速有效性。 其次,針對(duì)粗糙集理論知識(shí)約簡(jiǎn)不能處理連續(xù)屬性的固有缺陷,提出了模糊粗糙集模型,從而繞開(kāi)了連續(xù)屬性離散化過(guò)程,在約簡(jiǎn)過(guò)程中有效地利用了連續(xù)屬性模糊化后的隸屬度信息
3、,提高了知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)的信息利用率,取得了較好的約簡(jiǎn)效果。 然后,在全面介紹粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的研究現(xiàn)狀的同時(shí),根據(jù)粗糙集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的特點(diǎn),提出了一種強(qiáng)耦合粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式。利用粗糙集理論進(jìn)行規(guī)則提取后,將規(guī)則結(jié)果融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,從而構(gòu)造了一種強(qiáng)耦合多層模糊粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 最后,針對(duì)TEP過(guò)程的特點(diǎn),采用基于模糊粗糙集理論的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)對(duì)TEP過(guò)程進(jìn)行故障診斷,充分發(fā)揮了粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自
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