闫志国，郑 明，宣爱国，吴元欣

(武汉工程大学 绿色化工过程省部共建教育部重点实验室湖北省新型反应器与绿色化学工艺重点实验室，湖北 武汉 430073)

环管反应器是丙烯聚合工艺中的一个重要组成部分，该系统影响参数多、相关设备多且大多处于高温高压的工作环境，其故障发生率高、危害较大。传统的定时、周期性维修很难满足安全生产的需要，人工智能方法实时检测环管反应器运行设备参数，可根据各种参数的异常变化对系统进行故障预测与诊断，为设备的长时间平稳运行提供安全依据。

模糊神经网络(Fuzzy neural network，FNN)故障诊断方法通过对环管反应器运行流程的分析研究，提取故障及其征兆，结合模糊数学知识建立隶属函数来描述故障及征兆信息并进行推理，再借助神经网络对模糊信息进行自学习、分析，建立一定的信息诊断规则系统，在此基础上输入征兆信息进行计算即可得到正确的故障诊断结论。

1 模糊神经网络原理与结构

模糊神经网络故障诊断是一种将模糊数学理论和人工神经网络理论相结合的故障诊断方法。在模糊数学基础上建立模糊推理逻辑，通过隶属函数的方法，结合环管反应器系统运行的专业知识理论，建立满足人工神经网络软件输入输出的故障征兆知识库。人工神经网络软件通过调用知识库中的知识进行学习，建立满足系统故障处理要求的神经网络，进行故障信息的分析和处理，得到正确的故障诊断结论。……