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为提高核电站故障诊断的准确性和及时性,提出采用以核电站主要设备运行参数的报警状态为事件的触发机制对核电站设备故障进行诊断,利用核电站相关运行参数的信息集合建立事件触发下的核电站智能诊断专家系统置信规则库,而构建规则库采用故障机理模型与核电模型等相结合的方式,即在故障引起的报警下进行描述故障的征兆集合提取、规则的表示和规则变量的设定。通过在核电模型中人为引入故障,利用基于事件触发机制的核电站智能诊断专家系统进行故障诊断。诊断结果表明,本系统诊断出的故障类型与在核电模型中引入的故障类型一致,验证了本系统诊断结果的准确性,证明了此规则库的有效性和可行性。 相似文献
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集成神经网络方法在蒸汽发生器故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对蒸汽发生器传统故障检测与诊断方法的不足,提出了基于集成神经网络的蒸汽发生器故障检测与诊断的新方法。该方法采用两个神经网络。一个神经网络作为蒸汽发生器的动力学模型,用于蒸汽发生器的重要运行参数的预测,其原理是通过检测蒸汽发生器运行参数监测信号值与相应的蒸汽发生器神经网络模型预测值之间的偏差来确定是否发生了异常,如果某一参数偏差超过了预先给定的极限,就认为发生了异常。另一个神经网络作为故障分类模型,用以对蒸汽发生器故障进行分类,给出故障的类型。由两个神经网络监测和诊断结果的融合给出蒸汽发生器故障较为清晰的信息。仿真结果表明,该方法能够提高蒸汽发生器监测与诊断的能力。 相似文献
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船用核动力装置专家系统技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以船用核动力装置为研究对象 ,建立了运行在仿真机上的全工况核动力装置运行仿真系统。利用智能专家控制理论 ,建立了能够管理整个装置运行的 ,能对典型运行故障进行检测与诊断的管理运行专家系统。此系统在出现故障时能及时调用知识库专家知识进行专家推理 ,分析核动力装置控制实际运行中典型故障产生的原因及解决方法、故障诊断处理具有实时性 ;利用神经网络理论 ,建立了神经网络故障检测与诊断专家系统 ,此系统将不断检测核动力装置各系统 ,并根据检测数据给出故障诊断结果。结果表明 ,在核动力装置三层智能控制结构下 ,利用神经网络故障检测与诊断专家系统对船舶核动力装置可能的运行故障进行险测与诊断 ,利用运行管理专家系统对核动力装置进行运行管理 ,提高了船用核动力装置的运行性能。所进行的专家系统研究对船用核动力装置的安全运行具有一定的指导意义 相似文献
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为满足浮动式核电站对控制系统的特殊需要,研究了一种专用的分布式控制系统,CPU冗余技术是提高控制器可靠性的重要措施。本文介绍了一种基于DeviceNet现场总线的双CPU冗余技术,两个CPU处理单元与多个数据I/O单元通过一个现场总线连接,CPU处理单元中运行的DeviceNet客户机和服务器程序实现两个处理器单元之间的数据同步及对各数据I/O单元的冗余控制。 相似文献
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针对单神经网络(ANN)故障诊断方法的不足,将多神经网络诊断与表决融合方法结合起来,研究了基于多神经网络与表决融合的核动力装置故障诊断方法。在该方法中,多个不同类型的神经网络训练后用于核动力装置的故障诊断。选择对核动力装置安全有重要影响的运行参数作为各神经网络的输入变量,神经网络的输出是核动力装置的故障模式。用表决融合方法对不同神经网络的诊断结果进行融合,从而得到核动力装置故障诊断的最后结果。利用核动力装置典型的运行模式来验证所提出的诊断方法的效果。结果表明,与单神经网络相比,该方法可提高核动力装置故障诊断结果的精度和可靠性。 相似文献
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核电站系统是一个非常复杂的结构体系,核电站操作运行的安全性始终是核工程领域内的重要问题之一。核电站一回路系统内,松动件故障的早期探测和诊断,是保证核电站能够安全有效运行的重要因素之一。近二十年来,世界上一些国家都相继建立了自动件监测系统,并安装在电站内容,有效地防止了松动件故障危害的发生。 相似文献
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《核工程研究与设计》2008,(3)
在核电站系统中应用模糊控制技术是控制技术发展的新课题,研究分析国内外核电站系统中的模糊控制技术的应用发展是十分必要的。本文分析了模糊控制在核电站系统中的应用,分析结果表明模糊控制可以很好地提高核电站系统运行的稳定性和安全性,是一种有效并且可行的先进控制方法。国外核电站系统中应用成功的模糊神经网络技术融合了模糊控制与神经网络技术的优点,是一种新兴的控制技术,研究表明,在核电站系统中应用模糊神经网络技术可以大大提高反应堆运行的安全性和可靠性,具有广阔的应用前景。本文对模糊控制、模糊神经网络技术在核电站系统中应用的研究成果进行了全面回顾和总结,并探讨了在应用研究和实践中需要重点解决的问题。 相似文献
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针对核电站运行时故障或事故状态的在线实时判定,提出了一种基于复合人工神经网络的故障诊断和事故判定方法.其基本思想是:首先应用BP网络对事故进行成组快速诊断,而后应用RBF网络对BP网络的诊断结果进行区分和检验.利用核电站正常状态和多种事故状态下各故障特征参数输出的仿真计算结果,对所提出的方法进行了检验.结果表明,通过BP网络和RBF网络的优势互补,不仅能对学习过的故障进行快速、正确的诊断,对不同工况下的故障以及未定义的新故障也能够有效地识别.该方法采用的是随时间序列输出诊断结果及其可信度的方式,操纵员容易接受推理结果. 相似文献
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基于概念格的核动力设备NN-ES故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络与专家系统相结合,能充分发挥各自的优点。本工作利用概念格获取对象属性,从大量的原始数据中提取对象故障征兆集的核心属性、不必要属性和相对必要属性。基于这些属性,构建不同重要度的神经网络,使网络学习速度大幅提高,判断准确。为了更好地提高核动力设备故障诊断的准确性,采用基于规则推理的专家系统,对各神经网络融合后的诊断结果进行验证诊断。为验证该方法的有效性,以核动力设备典型故障为例,进行了仿真实验研究。仿真实验结果表明,将基于概念格属性约简理论构建的神经网络与专家系统邦联的诊断方法引入核动力设备故障诊断中是可行的,并且具有网络学习针对性强、计算量小、诊断结果可靠等特点。 相似文献
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当核电厂发生异常后应及时诊断原因,以避免对运行人员和周围环境造成严重后果。本文利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络可更好地提取数据的局部特征和记忆时间序列信息的特征,研究基于卷积长短期记忆(CLSTM)网络和人工鲸鱼算法的核反应堆运行事件诊断技术。通过核电厂反应堆模拟机仿真实验对本文所述方法进行测试,最终测试准确率为99.91%,证明了本文所述研究方法的有效性。相关研究成果可作为核电厂运行事件的一种诊断方法,有利于提高运行事件诊断的智能化和信息化水平,为核电厂的少人值守甚至无人值守提供技术基础,提高公众对核电厂的认识与信赖。 相似文献
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核电厂故障检测与报警系统的发展概况 总被引:1,自引:1,他引:0
文章分析了传统的核电厂故障诊断及报警系统的结构和特点,指出了其需要改进的方面。概要评述基于知识库的专家系统、基于故障树的诊断系统和基于神经网络的诊断系统的发展概况及其在核电厂报警系统中的应用前景。 相似文献