基于RBF神经网络的TE过程的故障诊断算法的研究任务书

 2021-08-20 10:08

1. 毕业设计(论文)主要内容:

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是人工智能研究的重要组成部分。

随着制造工业的飞速发展,工业生产装置的规模越来越大,自动化水平越来越高,因此对工业制造过程进行故障诊断研究具有极其重要的价值。

将RBF神经网络应用于工业故障诊断中,并利用TE过程模型进行仿真研究。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 研究RBF神经网络的实现方法;

2. 研究TE过程模型的使用和故障诊断知识;

3. 实现基于RBF神经网络的TE过程的故障诊断系统的基本功能,进行系统性能测试;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1. 第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案,完成开题报告。

2. 第4-5周:掌握Matlab的基本原理和使用方法,了解RBF算法的相关理论知识。

3. 第6-9周:学习TE过程模型的使用和故障诊断的相关知识,完成整个系统的前期设计工作。

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4. 主要参考文献

[1]Russell C. Eberhart and Yuhui Shi.Comparison between Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization [J]/Department of Electrical Engineering Indiana University Purdue University Indianapolis723 W. Michigan St., SL160 Indianapolis, IN 46202

[2] Russell C. Eberhart and Yuhui Shi. Parameter Selection in Particle Swarm Optimization[J] /Department of Electrical Engineering Indiana University Purdue University Indianapolis723 W. Michigan St., SL160 Indianapolis, IN 46202

[3] James Kennedy and RussellEberhart Particle Swarm Optimization[J] Washington, DC 20212 2PurdueSchoolof Engineeringand Technology Indianapolis, IN 46202-5160

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