63、工业异常监测与信号建模的神经网络应用

工业异常监测与信号建模的神经网络应用

在工业生产中，异常情况的监测与预测至关重要，尤其是在连续铸造和静电除尘等领域。异常情况可能严重影响生产的稳定进行，给企业带来巨大的经济损失。因此，准确预测异常情况并及时采取措施是提高生产效率和降低成本的关键。本文将介绍两种基于神经网络的方法，分别用于连续铸造中模具摩擦力（MDF）异常监测和静电除尘器中反电晕放电检测。

1. 基于BP神经网络的MDF异常监测

在连续铸造过程中，模具摩擦力（MDF）的异常变化可能预示着诸如漏钢、浸入式水口破裂等严重问题。为了及时捕捉这些异常，我们采用BP神经网络进行建模和预测。

1.1 BP神经网络原理

BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的多层前馈神经网络，其训练算法基于梯度下降法，旨在最小化权重空间中的误差函数。由于其简单性、从示例中提取有用信息的能力以及以权重形式隐式存储信息的能力，BP网络成为多层前馈神经网络中最受欢迎的学习算法。理论上，任何连续函数都可以用只有一个隐藏层的神经网络模型进行均匀逼近，因此我们采用三层BP网络进行研究。

1.2 输入和输出的确定

为了构建BP网络，需要确定输入和输出的数量。在学习和预测过程中，我们将t - m时刻之前的n对MDF均方根（RMS）和模具振荡频率作为输入，输出为当前时刻t的MDF预测RMS。考虑到训练时间和训练精度，通过多次试错过程，我们选择m = 15，n = 15，因此输入层有30个神经元，输出层有1个神经元。

1.3 隐藏层神经元数量的确定

选择合适的隐藏层神经元数量并非易事，目前除了通过实验外，没有明确的规则。神经元数量过少会损害神经网络，