Resumen

Este documento establece el sistema de diagnóstico de fallos de la electrólisis del aluminio, de acuerdo con las características de los fallos en la electrólisis del aluminio. Este sistema incluye dos subsistemas; uno es el subsistema de fallos de proceso y el otro es el subsistema de fallos. El subsistema de fallos de proceso incluye la capa de la red neuronal de decisión y la capa de fusión de decisión. La red neural de fusión de decisiones verifica el resultado del diagnóstico de la red subneural mediante la transferencia de información a través de la red y da la decisión de la falla sintéticamente. El algoritmo EMD se utiliza para el preprocesamiento de datos de la señal de corriente en el estator del subsistema de fallo. La descomposición Wavelet se utiliza para extraer las características de la señal de corriente en el estator; a continuación, el sistema introduce las características en la red neuronal aproximada para el diagnóstico y la clasificación de los fallos. La red neuronal aproximada proporciona los resultados del diagnóstico de fallos. Los resultados de la simulación verifican la viabilidad del método.

• Materias:Propiedades fisicoquímicas Materiales compuestos Fotocatálisis Pavimentos Sistema cuántico
• Subjects:Chemicophysical properties Composite materials Photocatalysis Floors Quantum system
• Palabras claves:subsistema de fallos del proceso, red neuronal rugosa, señal de corriente, electrólisis del aluminio, diagnóstico de fallos, subsistema de fallos, resultados de fallos, sistema de aluminio, capa de fusión de decisiones, sistema de diagnóstico de fallos
• Keywords:process fault subsystem, rough neural network, current signal, aluminum electrolysis, fault diagnosis, fault subsystem, results of fault, system of aluminum, decision fusion layer, fault diagnosis system