辽宁省教育厅基金(20090987)
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 相关作者：吴成东李界家李颖更多>>
- 相关机构：东北大学沈阳建筑大学沈阳仪表科学研究院有限公司更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于集成神经网络的多故障诊断方法被引量：4
- 2012年
- 铝电解过程是一个非线性、多耦合、时变和大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,形成了复杂多变的槽况特征,故障种类繁多,发生频繁,有效地故障预报和诊断,对电解系列平稳供电,节约电能、提高铝的产量和质量有重要意义。根据铝电解过程故障特点,提出了基于主成分分析的集成神经网络铝电解多故障诊断方法,建立分层故障诊断模型结构,包括子神经网络层和决策融合神经网络层,子神经网络模块采用了改进型的Elman神经网络,强化信息的记忆功能,并通过主成分分析优化了神经网络结构;决策融合神经网络通过各子网络传递的相关信息,进一步验证对子神经网络诊断结果和复合故障进行综合决策。仿真结果表明,具有良好的诊断效果,验证了该故障诊断方法的可行性和有效性。
- 李界家吴成东
- 关键词：铝电解故障诊断
- 铝电解过程神经网络预测控制技术应用研究被引量：3
- 2011年
- 铝电解是非线性、时变、大时滞过程,受强电场、强磁场、强热场交互干扰,其控制难度大,耗能高。因此,节约电能,提高电流效率,提高铝的产量和质量是铝电解控制系统研究的热点问题。文中在分析铝电解过程工作特性及存在问题的基础上,提出了小波神经网络预测控制方法,该方法将神经网络控制技术与预测技术有机结合,通过对反映氧化铝浓度的槽电阻参数跟踪,实时调整控制器的控制策略,控制氧化铝下料装置下料量,使氧化铝浓度控制在理想值范围,并对系统的硬件和软件进行了设计。实验结果表明:该方法的有效性,具有良好的控制控制性能和节电效果,对提高铝的产量和质量具有重要意义。
- 李界家吴成东李颖
- 关键词：铝电解神经网络预测控制氧化铝浓度
