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RBF人工神经网络在核电厂故障诊断中的应用

Application of RBF Artificial Neural Network to Fault Diagnose in Nuclear Power Plant

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【作者】 熊晋魁谢春玲施小成张洪国孙铁利

【Author】 XIONG Jin-kui1,XIE Chun-ling1,SHI Xiao-cheng1,ZHANG Hong-guo2,SUN Tie-li1(1.College of Power and Nuclear Energy,Harbin Engineering University,150001,China;2.Jiujiang Subsection of NO.707 Research Institute,China Ship Building Industry Corporation,Jiujiang,Jiangxi,332007,China)

【机构】 哈尔滨工程大学动力与核能工程学院中国船舶重工业集团第707所九江分部哈尔滨工程大学动力与核能工程学院 150001150001江西九江332007

【摘要】 对核电厂二回路凝给水系统常见故障原因进行了分析,结合专家知识建立了二回路凝给水系统故障知识库;在此基础上,将径向基函数(RBF)人工神经网络引入到核电厂故障诊断中。由于采用了动态RBF网络设计方法,使神经网络的规模较小,同时具有较高的泛化能力,提高了神经网络的诊断速度及准确性。并使用VC++语言建立了一个故障诊断系统。

【Abstract】 Some faults of condensation and feed water system in nuclear power plants are analyzed and a fault knowledge base is established based on the experts’ knowledge at the same time.RBF artificial neuralnetwork is introduced to the fault diagnose in nuclear power plants.Because of the use of dynamic designing method of RBF network,not only the scale of RBF artificial neural network is smaller,but also its generali-zation ability is higher,which improve the speed and accuracy of diagnose system.Finally a fault diagnose system is founded by VC++.

  • 【文献出处】 核动力工程 ,Nuclear Power Engineering , 编辑部邮箱 ,2006年03期
  • 【分类号】TM623
  • 【被引频次】15
  • 【下载频次】368
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