复杂过程的集成智能故障诊断技术  

Synthetic Intelligent Fault Diagnosis Technology for Complex Process

作　　者：刘晓颖[1] 桂卫华[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083

出　　处：《化工自动化及仪表》2001年第4期16-18,共3页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：国家"8 6 3/CIMS"应用基础研究项目 (编号 :86 3 5 11 9845 0 0 3 ;86 3 5 11 9845 0 14 )

摘　　要：对于具有控制复杂 ,难以精确描述数学模型的复杂过程 ,提出基于知识的模糊神经网络故障诊断方法。故障检测由基于知识系统实现 ,通过过程的深层知识获得故障检测产生式规则。故障诊断功能通过模糊神经网络实现。由于该方法不需要对象的精确数学模型 ,为复杂过程的故障诊断提供了强有力的工具。A fault diagnosis method of knowledge based fuzzy neural network is proposed for complex process,which is hard to develop practical mathematical models.Fault detection is performed through the knowledge based system,where fault detection heuristic rules have been generated from deep and shaoolw knowledge of the process.The fuzzy neural network performs the fault diagnosis task.On account of this method does not need practical mathematical modesls of objects,so which is the strongly implement for complex process.

关 键 词：复杂过程 故障检测 集成智能故障诊断 基于知识系统 模糊神经网络 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]