蚁群神经网络提升电厂凝汽设备故障诊断效率

该篇硕士学位论文主要探讨了人工智能在电厂凝汽设备故障诊断中的具体应用，作者刘克非在热能工程专业背景下，选择使用蚁群神经网络这一先进的人工智能技术来进行研究。论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 研究背景与目标： 以重庆大学为研究平台，针对电厂凝汽设备这一关键设施，旨在设计并实现一个故障诊断系统。系统的目标是通过集成神经网络技术，混合型知识表示方法，以及基于知识的专家系统，提升设备故障的诊断准确性和效率。 2. 样本数据与方法： 论文首先收集并整理了实际的凝汽设备故障样本，构建了包含五个不同征兆量（0, 0.25, 0.5, 0.75, 1）的样本集。这些样本用于训练和测试蚁群神经网络。作者采用了产生式规则、语义网络和框架式等知识表达方式，确保了知识的准确性和数据完整性，避免了冗余和冲突。 3. 蚁群算法的应用： 作为新颖的优化算法，蚁群算法被应用于神经网络的训练过程中。论文深入分析了隐层节点数、蚂蚁数目和信息残留系数等因素对网络性能的影响，为网络参数的优化提供了科学依据。通过对比蚁群神经网络与BP神经网络和遗传神经网络，发现蚁群算法在训练速度和精度上具有明显优势。 4. 系统开发与实验验证： 作者利用Visual Basic 6.0编程语言实现了故障诊断系统，通过仿真实验验证了系统的有效性。系统能够快速有效地对各种故障样本收敛到预设的误差范围内，证明了所提出的蚁群神经网络模型的有效性和实用性。 5. 关键词与总结： 关键词包括“蚁群神经网络”、“专家系统”、“凝汽设备”和“故障诊断”，强调了论文的核心技术和研究对象。这篇论文展示了将蚁群算法与传统神经网络技术相结合在实际工业应用中的潜力，对于提高电厂凝汽设备故障诊断的准确性和效率具有重要意义。