科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
研究基于机器学习算法，提出一种改进CNN网络的化工故障诊断方法。通过分析CNN网络结构特点与参数训练过程，采用PSO算法对CNN网络进行改进；然后，基于改进CNN网络，提出化工故障诊断方法；最后，通过以TE过程仿真软件，对本研究改进CNN算法在化工故障诊断中的应用进行验证。结果表明：可有效诊断化工故障，平均故障检出率达到91.23%，误报率为1.23%。相较于标准CNN算法、PCA算法、KPCA算法、MICA算法，改进CNN算法对化工故障的检出率更高，误报率更低，且故障检出速度更快。
-
单位河北东方学院
