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神经网络在核动力装置故障诊断系统中的应用
引用本文:刘永阔,谢春丽,夏虹,李映林.神经网络在核动力装置故障诊断系统中的应用[J].应用科技,2007,34(5):46-49.
作者姓名:刘永阔  谢春丽  夏虹  李映林
作者单位:1. 哈尔滨工程大学,动力与能源学院,黑龙江,哈尔滨,150001
2. 哈尔滨工程大学,动力与能源学院,黑龙江,哈尔滨,150001;东北林业大学,交通运输工程学院,黑龙江,哈尔滨,150040
摘    要:对核动力装置进行状态监测与诊断的层次、步骤、系统结构进行了阐述,并结合专家知识对核动力装置典型故障建立了故障知识库;在此基础上,将径向基函数(RBF)人工神经网络引人到核动力装置故障诊断中,使其与模糊神经网络(FNN)进行邦联,提高了神经网络的诊断速度和准确性.用Visual Basic6.0编制了系统程序.该系统对典型故障进行了诊断,得到了预期的效果.

关 键 词:核动力装置  神经网络  状态监测  故障诊断
文章编号:1009-671X(2007)05-0046-04
收稿时间:2006-11-23
修稿时间:2006年11月23

An application of neural network to fault diagnosis of the nuclear power plant
LIU Yong-kuo,XIE Chun-li,XIA Hong,Li Ying-lin.An application of neural network to fault diagnosis of the nuclear power plant[J].Applied Science and Technology,2007,34(5):46-49.
Authors:LIU Yong-kuo  XIE Chun-li  XIA Hong  Li Ying-lin
Abstract:This paper expatiates the levels,process and architecture of the status monitoring and fault diagnosis of the NPP(nuclear power plant).Meanwhile,a fault knowledge base for the typical faults of the NPP is founded by the expert knowledge.On the basis of these works,in order to improve the diagnosis speed and accuracy of the neural network,the RBF(radial basis function) neural network and FNN(fuzzy neural network) are confederated.Moreover,Visual Basic 6.0 is chosen to program the diagnosis system.The results of diagnosing the model faults by this system are satisfactory.
Keywords:NPP  neural network  status monitoring  fault diagnosis
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