【摘 要】
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本文针对在流程工业自动化系统中大量使用的电动执行器,结合热工系统的应用背景,提出了一种基于集成神经网络的电动执行器故障诊断方法。为提高诊断模型的效率和精度,该方法
【机 构】
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天津大学电气与自动化学院; 天津理工大学天津市复杂工业控制理论及应用重点实验室;
【基金项目】
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天津市科技计划资助项目(资助号:08ZCKFGX02900);天津市应用基础研究重点资助项目(资助号:09JCZDJC23900,10JCZDJC23100)
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本文针对在流程工业自动化系统中大量使用的电动执行器,结合热工系统的应用背景,提出了一种基于集成神经网络的电动执行器故障诊断方法。为提高诊断模型的效率和精度,该方法将主成分分析与Bagging算法相结合,首先采用主成分分析方法提取故障特征信号,降低故障识别神经网络输入数据的维数,再利用Bagging算法构造基于集成神经网络的方法多故障诊断模型。应用该模型,可实现电动执行器恒增益故障、恒偏差故障及死区故障的识别和诊断。仿真实验研究证明了该诊断方法的可行性和有效性。
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