子波分析与复杂动态过程的建模与故障诊断

本课题探讨了将子波变换理论应用于复杂动态过程的建模与故障诊断的可行性，从理论上揭示了子波函数的构成与动态过程局部特征的内在关系，提出了一种新的非乘积式多维子波函数，以定理的形式证明了其逼近性质定理，展示出该子波函数在动态过程描述方面具有特殊适应性。以此子波函数为基础，分别构造了用于动态过程建模及动态故障诊断的具有多分辨率功能的子波神经网络，研究了这两类子波网络的拓朴结构及学习算法。工业实例计算结果表明，所建立的新的子波神经网络正在解决多维动态过程预测的精度及对故障进行早期诊断的正确率方面取得了突破性进展。最终为了开发具有自学习功能的化工智能系统，创立了一套构造化工子波神经网络的理论及方法。