间歇式反应过程是一种重要的化工生产过程,过程自身的非线性、时滞性和不确定性等因素决定了过程操作的复杂性和危险性。精细化工和生物制药等工业中设备的大型化和集成化发展,不断提高了间歇式反应过程故障诊断的重要性。本文提出了一种改进的遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法。神经网络具有非线性逼近能力及自学习能力,能够适应不确定系统的动态特性。特别是BP是神经网络具有结构简单、鲁棒性强及较高的模式识别能力等特点,在故障诊断中得到了广泛的应用,但是在训练过程中BP神经网络存在易陷入局部极值及收敛速度慢的缺陷。本文采用一种全局优化的遗传算法对BP神经网络参数进行优化,有效地改善了这一缺陷,建立了遗传算法优化BP神经网络的故障诊断模型。文章介绍了间歇式反应釜的工作原理、反应特性及故障诊断现状,阐述了BP神经网络的工作原理及算法特点,分析了其在故障诊断中的应用特点,而针对训练过程中BP神经网络存在陷入局部极值及收敛速度慢等缺陷,提出了利用具有全局优化特性的遗传算法优化网络参数的解决方案,并详细介绍了遗传算法的原理特性及实现过程。针对实际的反应釜故障诊断问题,文章中给出了遗传算法优化BP神经网络权值及阂值的具体实施步骤。最后通过分析反应釜故障特性确定BP神经网络结构,利用改进的遗传算法优化网络参数,通过设计故障模拟实验采集反应釜故障特征数据,利用BP神经网络训练数据,建立间歇式反应釜智能故障诊断系统。最后文章利用Matlab对间歇式反应釜进行故障诊断仿真,比较仿真结果得出,本文算法能够提高故障诊断准确率并且缩短故障诊断时间,有效地提高了故障诊断的精度和效率。因此本文方法在理论研究及工程实际层面均具有一定意义。