SOM Neural Network Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Optimized by Improved PSO Algorithm
المؤلفون المشاركون
Li, Shu-xia
Gao, Jie
Wang, Jie-sheng
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
For meeting the real-time fault diagnosis and the optimization monitoring requirements of the polymerization kettle in the polyvinyl chloride resin (PVC) production process, a fault diagnosis strategy based on the self-organizing map (SOM) neural network is proposed.
Firstly, a mapping between the polymerization process data and the fault pattern is established by analyzing the production technology of polymerization kettle equipment.
The particle swarm optimization (PSO) algorithm with a new dynamical adjustment method of inertial weights is adopted to optimize the structural parameters of SOM neural network.
The fault pattern classification of the polymerization kettle equipment is to realize the nonlinear mapping from symptom set to fault set according to the given symptom set.
Finally, the simulation experiments of fault diagnosis are conducted by combining with the industrial on-site historical data of the polymerization kettle and the simulation results show that the proposed PSO-SOM fault diagnosis strategy is effective.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jie-sheng& Li, Shu-xia& Gao, Jie. 2014. SOM Neural Network Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Optimized by Improved PSO Algorithm. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051669
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jie-sheng…[et al.]. SOM Neural Network Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Optimized by Improved PSO Algorithm. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051669
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jie-sheng& Li, Shu-xia& Gao, Jie. SOM Neural Network Fault Diagnosis Method of Polymerization Kettle Equipment Optimized by Improved PSO Algorithm. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051669
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051669
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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