【摘 要】
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多牌号产品生产过程经常涉及到牌号过渡，如果采用传统的单一方法，对于其生产过程的故障检测和诊断无法得到满意的结果。本文将人工神经网络（ANN）用于牌号识别，提出了牌号识别和主成分分析（PCA）相结合的方法，即利用历史数据建立各个牌号的神经网络模型，在线数据经过BP神经网络（BPNN）识别，确认牌号类型后，调用对应牌号的PCA模型进行故障检测和诊断。结果表明，BPNN不仅可以准确识别牌号，识别率较规格
【机 构】
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清华大学化工系,北京 100084 茂名石化,广东 茂名 525000
【出 处】
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2009中国过程系统工程年会(PSE)暨2009中国MES年会
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多牌号产品生产过程经常涉及到牌号过渡，如果采用传统的单一方法，对于其生产过程的故障检测和诊断无法得到满意的结果。本文将人工神经网络（ANN）用于牌号识别，提出了牌号识别和主成分分析（PCA）相结合的方法，即利用历史数据建立各个牌号的神经网络模型，在线数据经过BP神经网络（BPNN）识别，确认牌号类型后，调用对应牌号的PCA模型进行故障检测和诊断。结果表明，BPNN不仅可以准确识别牌号，识别率较规格界限法更高，而且能用于牌号过渡过程的判断。另外，与不进行牌号识别，而仅采用单一牌号正常样本或者所有牌号正常样本混合建立的PCA模型相比较，采用牌号识别后进行故障检测时的精度更高，证明了该方法的有效性。
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