轧机液压AGC系统基于神经网络的传感器故障诊断技术

来源 :钢铁 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sannian

【摘要】

：

针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题,建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型(NARMA)的递归神经网络,通过AIC定阶法确定模型阶次.运用生产实际数据,通过动态学习算法

【作者】

：

董敏刘才李国友张伟

【机构】

：

燕山大学机械工程学院,燕山大学电气工程学院

【出处】

：

钢铁

【发表日期】

：

2005年5期

【关键词】

：

AGC NARMA 递归神经网络故障诊断 hydraulic AGC NARMA recursive neural network fault diagnos

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针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题,建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型(NARMA)的递归神经网络,通过AIC定阶法确定模型阶次.运用生产实际数据,通过动态学习算法完成对网络的训练,使网络映射系统的动力学特性.该网络模型避免了故障的自学习,能够很好地实现故障检测.试验研究证明了该神经网络方法进行轧机液压AGC系统在线故障诊断的可行性和有效性.

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