基于儲備池網絡的故障預測研究.pdf

1、隨著科學技術的迅速發(fā)展，現(xiàn)代化的工程技術系統(tǒng)對于可靠性和安全性要求的提高，故障預報技術受到了越來越多的重視。由于神經網絡具有很好的非線性映射能力，因而在故障預測領域得到了廣泛的關注。
　　 本文以TE過程為研究對象，將儲備池計算應用于TE過程的故障預測中。主要研究工作有以下幾個方面:
　　 一、了解國內外故障預測領域研究現(xiàn)狀，著重研究將神經網絡應用于故障預測的具體實現(xiàn)方法。
　　 二、研究儲備池神經網絡計算方法。

2、作為一種新型神經網絡，儲備池網絡在時間序列預測問題上具有一定的優(yōu)勢，但也存在一些缺陷，如不適定性問題。本文分析了儲備池網絡不適定性問題的關鍵所在，并在此基礎上，結合極速學習機網絡(ELM)中的輸出權值修正方法，提出了改進的儲備池網絡計算方法。該方法將結構風險考慮進來，最小化代價函數(shù)后，得到一個新的計算輸出權重的公式。本文還通過兩個標準時間序列數(shù)據集驗證了改進算法在時間序列預測問題上的有效性。
　　 三、對TE過程進行故障預測研究