%0 Journal Article
%T 基于对称Alpha稳定分布概率神经网络的铝电解槽况诊断
%A 易军
%A 李太福
%A 田应甫
%A 姚立忠
%A 侯杰
%J 化工学报
%P 3196-3201
%D 2012
%R 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.10.027
%X 在铝电解槽非稳态情况下,槽参数易发生局部突变,呈现非高斯概率分布,且各种槽参数相关性较强,无法满足概率神经网络中训练样本必须服从独立同分布的假设条件,影响槽况诊断的精确度。提出一种基于对称Alpha稳定分布概率神经网络的铝电解槽况诊断方法,利用其对非高斯分布数据的良好近似拟合能力,改进模式层的径向基函数,提高概率神经网络对槽参数局部突变的适应性。通过取自某厂170kA大型预焙槽的样本进行检验表明,该方法能够对5种槽况做出正确的诊断,具有较强的分类精度和收敛速度。
%K 对称Alpha稳定分布
%K 概率神经网络
%K 故障诊断
%K 铝电解槽
%K 概率密度函数
%U http://www.hgxb.com.cn/CN/abstract/abstract14363.shtml