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化工产品质量与安全管理

经网络运用的隐示表示这样的一种方法。神经网络在获取知识的同时，其产生出
来的知识会根据网络的权值以及结构来进行表示，而且会对其中的一个问题的各
方面知识展现在同一个网络中，表现出来的通用性也比较强，有助于实现知识的

并行联想推理以及对其的自动获取。对于神经网络知识进行推理的这样一个过程
是根据神经元之间产生的一个相互作用来完成的。处于同一层的网络其推理也是
处于并行状态的，对于不同层之间的推理则就是串行的。因为同一个层里面所具
有的神经元的数量远远多于层数，所以对于神经网络的推理来说，如果其是并行

的，速度就会比较快。在神经网络中，对于输入与学习样本有一点差离的情况是
被允许出现的，只要输入模式跟某一个样本它的输入模式比较接近就可以，这样
产生输出的模式也就是比较接近的，这样的特性使得神经网络有了一定的联想记
忆能力。这种故障诊断的方法在很多领域都开始进行应用了，比如核反应堆、化

工设备等一些领域均有应用并且都获得了不错的效果。虽然这种诊断方法在很多
领域已经应用并且都获得不错的效果，但是其还是存在一些不足的，主要体现在
没有将很多不同领域的专家长期积累形成的很多经验进行比较充分的应用，知识
在其中应用了一些故障诊断很明确的实例，而且在用这种方法进行诊断的术后需

要具备充足的学习样本，这样才会保证其诊断结果的准确性。
（三）化工过程故障诊断的分类及方法
1. 基于解析模型的故障诊断方法
（1）状态估计诊断

因为被控对象处于的状态可以反映出系统所处的一种状态，通过估计出来的
系统状态，并且要将合适的模型与之结合在一起才能够对于系统去做一个故障诊
断。运用状态估计这样的诊断方法首先需要完成的是对被控对象状态进行重构，
通过和可测变量进行对比然后发现残差序列，然后再根据这些去构造模型并进行

检验，从而检测出故障。
（2）一致性检验诊断
这种方法是将正常模型与系统实际模型这两种模型进行检验，如果两者一致
的话就不会发生故障，如果不一致，就表示会有故障发生。

（3）参数估计诊断
这种诊断法建立的基础是输出及输入参数模型和过程参数产生的一些联系，
然后根据输出输入序列来对模型参数序列进行估计，根据模型参数序列来对过程

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