应用神经网络技术进行核电站故障诊断方法综述

本文综述了基于人工神经网络的故障诊断研究的发展状况及各种实现方法,重点讨论了网络的选择,学习数据的构造和诊断系统的构造采用的方法。     

BP算法的加速方法及其在核供热堆故障诊断中的应用

本文提出一种ＢＰ算法的加速收敛方法，利用误差自动调整步长和元输出特性Ｓ函数的参数，可大大提高算法的收敛速度。将此方法应用于２００ＭＷ核供热堆故障诊断研究，取得了较好的结果，证明此法是行之有效的。     

200MW低温核供热站图形化人—机接口设计

控制室人－机接口对于保障核动力厂安全，可靠地运动至关重要。在２００ＭＷ低温供热站图形化人－机接口设计中，综合利用计算机技术和人因工程原则，对供热站运行所需监测的各种信息，从信息的自动处理，内容组织和描述方式等方面改善人－机接口，这对于减轻运行人员工作负担，提高响应的及时性和准确性，减少人为失误造成的风险具有重要积极的意义。     

X—Windows／Motif下应用软件中文界面的实现技术

Ｘ－Ｗｉｎｄｏｗｓ／Ｍｏｔｉｆ是一个符合国际开放标准且应用非常广泛的图形开发环境。在其环境下实现应用程序人－机界面的中文化问题在国内已日趋重要。     

人工神经网络在核供热堆故障诊断中的应用研究

运用人工神经网络技术对２００ＭＷ核供热堆的故障诊断系统进行了研究,并用事故工况下反应堆参数的实际值和趋势变化值分别对两个ＢＰ网络进行训练和检验,两个网络诊断结果的综合得出最终诊断结果。经检验证明,将两个网络结合的综合系统与单网络系统相比,可提高诊断的准确性和适应性。     

基于模糊推理的核供热堆故障诊断系统研究

介绍了基于模糊推理的核供热堆故障诊断系统的实现。工作结果表明,对于基于规则的推理系统来说,采用模糊推理的方法使推理结果较之传统的方法让反应堆运行人员更易接受。