混合智能算法改进Elman模型的生物氧化釜多传感器系统故障诊断研究

摘要：

生物氧化提金是一种新型的冶金工艺,该过程中需要用到多种传感器采集工艺数据,为氧化预处理过程的调节提供数据参考.传感器如果发生故障导致传输错误的数据,将会影响反应釜内的环境调节.文中主要对生物氧化提金系统中的多传感器系统进行故障诊断研究,首先提出一种SOA-PSO混合智能算法模型;然后使用4种标准测试参数进行实验,得出该混合智能算法有效;最后采用所提算法对Elman故障诊断模型的权值阈值进行寻优,建立SOA-PSO-Elman智能故障诊断模型.与PSO-Elmam模型和AFSA-PSO-Elman模型进行实验对比,仿真结果表明,SOA-PSO-Elman智能故障诊断模型可行有效.

关键词：生物氧化提金、生物氧化釜、传感器故障、故障诊断、SOA-PSO算法、Elman算法

所属期刊栏目：46

分类号：TN919-34;TP311

资助基金：国家自然科学基金11531011

在线出版日期：2023-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37