轧机液压AGC系统基于神经网络的传感器故障诊断技术

作者：董敏，刘才，李国友，张伟

摘要：针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题，建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型（NARMA）的递归神经网络，通过AIC定阶法确定模型阶次。运用生产实际数据，通过动态学习算法完成对网络的训练，使网络映射系统的动力学特性。该网络模型避免了故障的自学习，能够很好地实现故障检测。实验研究证明了该神经网络方法进行轧机液压AGC系统在线故障诊断的可行性和有效性。

关键词：液压AGC,NARMA,递归神经网络,故障诊断

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