工业控制系统神经网络故障诊断方法研究
基于神经网络的故障诊断是智能故障诊断理论与技术的一个重要研究方向.论文在目前主要的神经网络诊断方法进行研究的基础上，将系统的故障诊断分为检测级故障诊断和系统级故障诊断两类来进行处理.利用系统的冗余信息，提出了基于D-S证据理论对集成神经网络的输出进行融合的方法.论文还针对故障诊断中神经网络算法的缺点，研究了将遗传算法应用于网络权值优化的问题，提出了一种改进型GA-ANN算法.
集成神经网络;遗传算法;故障诊断;信息融合
北京化工大学
硕士
控制理论与控制工程
刘振娟
2002
中文
TP277;TP183
69
2004-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）