【摘 要】
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研究了一种基于多传感器信息融合算法对精馏塔出现的故障进行诊断的方法。首先利用小波分析对精馏塔传感器信号进行有效的滤波预处理,预处理后的数据送入BP神经网络进行初级
【机 构】
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武汉工程大学电气信息学院,湖北省智能机器人重点实验室
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研究了一种基于多传感器信息融合算法对精馏塔出现的故障进行诊断的方法。首先利用小波分析对精馏塔传感器信号进行有效的滤波预处理,预处理后的数据送入BP神经网络进行初级融合,然后将初级融合后的数据当作DS证据理论的证据对精馏塔故障进行诊断,由最终概率赋值结果可知最大可信度,则可以判断故障的发生。仿真结果显示该算法比单信息故障诊断能取得更准确、更可靠的诊断结果。
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