摘　　　要：鋁電解過(guò)程是一個(gè)非線性、多耦合、時(shí)變和大時(shí)滯過(guò)程，受強(qiáng)電場(chǎng)、強(qiáng)磁場(chǎng)、強(qiáng)熱場(chǎng)交互干擾，形成了復(fù)雜多變的槽況特征，故障種類繁多，發(fā)生頻繁，有效地故障預(yù)報(bào)和診斷，對(duì)電解系列平穩(wěn)供電，節(jié)約電能、提高鋁的產(chǎn)量和質(zhì)量有重要意義。根據(jù)鋁電解過(guò)程故障特點(diǎn)，提出了基于主成分分析的集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鋁電解多故障診斷方法，建立分層故障診斷模型結(jié)構(gòu)，包括子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和決策融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊采用了改進(jìn)型的Ｅｌｍａｎ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化信息的記憶功能，并通過(guò)主成分分析優(yōu)化...