摘要
摘要：集散控制系统(DCS)作为现代工业控制系统的核心，其稳定性和安全性直接影响着工业生产的效率和工艺过程的安全。本文主要研究的是DCS集散控制系统中的故障检测与诊断问题。运用各种先进的算法和模型, 包括神经网络、支持向量机、深度学习等方法，对DCS中的故障进行精确定位和诊断。研究发现, 这些算法的应用大大提升了故障的检测率和诊断准确性。特别是利用深度学习后，故障诊断的精度和速度都有了显著提升。通过本文的研究，对于DCS中复杂的故障情况有了更深的理解和把握，为今后的研究和实践提供了有价值的参考。同时，实证研究也证明了这些方法在实际应用中有显著的效果，能有效提高系统的稳定性，降低工艺过程中的风险，提高工厂的生产效率。
出版日期
2024年07月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
