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针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。 相似文献
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针对现代储运过程典型的管道堵塞故障,分析了其对过程监控参数的影响;采用基于主成分分析的故障检测方法,构建了故障检测流程和检测模型;以储运过程典型仿真系统为研究对象,建立了主成分模型;通过模拟不同程度的管道堵塞故障,进行了管道堵塞故障检测的仿真应用研究,获得了管道堵塞故障统计量控制图.实验结果表明了基于主成分分析的故障检测方法的有效性和正确性. 相似文献
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