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时间:2019-03-03
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1、北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名:随这叠,日期:2垒盟盅.圣旦关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借
2、阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。口论文暂不公开(或保密)注释:本学位论文属于暂不公开(或保密)范围,在一年解密后适用本授权书。、明}暂不公开(或保密)论文注释:本学位论文不属于暂不公开(或保密)范围,适用本授权书。作者签名:导师签名:日期:竺!竺苎l望Et期:驰!眨!.篁.圣旦学位论文数据集l中图分类号TPl82学科分类号510.8099论文编号1001020140761密级公开学位授予单位代10010学位授予单位名称北京化工大学码作者姓名陈彦京学号2011200761获学位专业名称控制科学与工程获
3、学位专业代码081103课题来源自然科学基金项目研究方向故障诊断论文题目可拓神经网络故障诊断方法研究与应用关键词极限学习机、模糊C均值聚类、可拓样本聚类、故障诊断论文答辩日期2014.5.25水论文类型基础研究学位论文评阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师徐圆副教授北京化工大学可拓工程评阅人1李大字教授北京化工大学智能控制评阅人2夏涛副教授北京化工大学计算机仿真系统评阅人3评阅人4评阅人5答辩委员会主席李大字教授北京化工大学智能控制答辩委员1楚纪正教授北京化工大学过程建模与仿真答辩委员2夏涛副教授北京化工大学计算机仿真系统答辩委员3沈栋副教授北京化工
4、大学控制理论答辩委员4彭璇副教授北京化:[大学过程设计、优化与控制答辩委员5注:一.论文类型:1.基础研究2.应用研究3.开发研究4.其他二.中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。三.学科分类号在中华人民共和国国家标准(GBff13745—9)《学科分类与代码》中查询。四.论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。摘要可拓神经网络故障诊断方法的研究及应用随着科技的高速发展和进步,过程自动化在现代化工工业生产中应用越来越广泛,其功能日趋完善。同时系统规模不断扩大,结构复杂性的日益提高,导致系统存在大量的安全隐患。这使得化工过程的生产安全成为企业获得经济利益的基础
5、,如若发生严重故障,势必会引发灾难性的事故,阻碍企业经济发展的步伐。无论从维护人身安全还是从保护环境的角度出发,系统的可靠性与安全性都必须得到切实的保障,因此,研究有效的过程故障诊断与监控方法已经受到了国内外广泛学者和企业的关注。本文针对复杂工业过程故障诊断的难点,深入研究了现代故障诊断技术,对神经网络技术实现过程故障诊断的多种方法进行了分析和比较,选择了一种学习速度快且泛化性能稳定的神经网络模型一极限学习机,提出了基于模糊C均值聚类算法的极限学习机集成方法和基于可拓样本聚类算法的极限学习机集成方法。其中模糊C均值聚类算法对故障的聚类主要基于优化目标函数的思想,可
6、拓样本聚类算法主要通过可拓距离调整第二类可拓神经网络的双权值来实现对故障的聚类,对分类后的故障分别建立多个极限学习机模型,最后采用多数投票法实现极限学习机的集成。田纳西.伊斯曼(TE)过程十分合理有效地模拟了复杂工业过程。运用本文的两种方法分别对TE过程故障进行诊断,实验结果与传统ELM网络方法和递阶神经网络方法分别在故障诊断准确率和诊断速度两方面进行了T摘要比较。基于可拓样本聚类的极限学习机集成方法对TE过程大部分故障的准确率和诊断速度都高于其他三种方法,说明可拓样本聚类方法对TE过程故障的聚类更合理有效,同时也验证了该集成方法的实用性。关键词:极限学习机、模糊
7、c均值聚类、可拓样本聚类、故障诊断IIRESEARCHANDAPPLICATIoNoFFAUl月DIAGNOSISMETHoDUSINGEXTENSIONNEI刀RAI.NETWORKABSTRACTAstherapiddevelopmentofscienceandtechnologylevel,processautomationisappliedmoreandmoreextensivelyinthemodemchemicalindustry.Andthesystemfunctionismoreperfectandthesystemstructureismorec
8、omple
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