摘要：简要讨论了线性PCA故障诊断方法存在的问题,提出一种基于输入训练神经网络的非线性PCA故障诊断方法.该方法首先利用输入训练神经网络和BP网络双网络机制,实现非线性主元的识别,并采用统计方法进行故障检测与故障分离.对CSTR的仿真研究结果表明,该方法能够克服线性PCA方法在提取过程变量的非线性特征方面存在的不足,并能够准确地进行故障检测和分离.

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