![](/images/graphics-bg.png)
Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Based on Rough Sets and BP Neural Network
المؤلفون المشاركون
Gao, Shu-zhi
Zhao, Na
Wang, Jie-sheng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-07-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Polyvinyl chloride (PVC) polymerizing production process is a typical complex controlled object, with complexity features, such as nonlinear, multivariable, strong coupling, and large time-delay.
Aiming at the real-time fault diagnosis and optimized monitoring requirements of the large-scale key polymerization equipment of PVC production process, a real-time fault diagnosis strategy is proposed based on rough sets theory with the improved discernibility matrix and BP neural networks.
The improved discernibility matrix is adopted to reduct the attributes of rough sets in order to decrease the input dimensionality of fault characteristics effectively.
Levenberg-Marquardt BP neural network is trained to diagnose the polymerize faults according to the reducted decision table, which realizes the nonlinear mapping from fault symptom set to polymerize fault set.
Simulation experiments are carried out combining with the industry history datum to show the effectiveness of the proposed rough set neural networks fault diagnosis method.
The proposed strategy greatly increased the accuracy rate and efficiency of the polymerization fault diagnosis system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Shu-zhi& Wang, Jie-sheng& Zhao, Na. 2013. Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Based on Rough Sets and BP Neural Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032154
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Shu-zhi…[et al.]. Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Based on Rough Sets and BP Neural Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032154
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Shu-zhi& Wang, Jie-sheng& Zhao, Na. Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Based on Rough Sets and BP Neural Network. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032154
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1032154
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)