基于CAFOA-GRNN的包装机热封温度传感器的故障检测

作者：陈小康; 涂煊^*; 许维东

来源：包装工程, 2019, 40(13): 207-213.

DOI：10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.13.030

• 广义回归神经网络
• 混沌加速果蝇优化算法
• 学习因子
• 置信区间

目的为了实现自动包装机热封工艺中温度传感器的故障实时故障检测。方法使用广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)构建了热封温度传感器状态自动检测网络,再采用混沌加速果蝇优化算法(Chaos Accelerated Fruit Fly Optimization Algorithm, CAFOA)进行广义回归神经网络的学习因子优化选取,求解出最优学习因子。通过建立CAFOA-GRNN自动检测模型,再结合统计学中置信区间的方法,对故障进行诊断分类。结果在传感器故障实验中,将理想故障函数与历史运行数据叠加,产生故障数据集,并将其用于验证建立的模型,获得了较好的检测效果,准确率较高。结论该方法实现了传感器故障的实时检测,可以用于提高生产的可靠性,具有一定的工程实用价值。

• 单位
  上海工业自动化仪表研究院有限公司; 上海理工大学