智能故障诊断技术在核动力装置中的应用研究

核动力装置对系统的安全性能要求较高．为了让操作员在发生故障时,避免产生错误的判断及操作,一种较好的方法是将智能故障诊断技术应用到核动力装置故障诊断系统中．利用粗糙集的数据约简技术提取精简的规则,基于这些规则建立的模糊神经网络具有更好的拓扑结构,学习速度大大提高,容错能力强;RBF神经网络有着良好的局部性能,诊断单个故障的能力要优于模糊神经网络,且网络不用训练,诊断实时性好．将粗糙集理论所构建的模糊神经网络与RBF神经网络相结合,能充分发挥各自的优点．为了验证该方法的有效性,以核动力装置蒸汽发生器U形管破裂等故障为例,进行了仿真实验研究．研究结果表明该邦联网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性,得到了预期的效果．     

蒸汽发生器堵管对装置功率影响研究

立式自然循环蒸汽发生器U形管的堵管维修会影响到蒸汽发生器的工作效率．文中以蒸汽发生器堵管对核动力装置功率影响研究为目的,通过对一回路侧水阻力计算和二回路侧热工计算,对不同堵管量下,蒸汽发生器一回路冷却剂流量、二回路侧工作压强、蒸汽产量、蒸汽品质以及汽轮机有效功率的变化进行了详细的计算,得到各变量相应曲线．根据计算结果对变化规律进行了分析,对蒸汽发生器的设计、维修技术的分析处理提供了重要的依据．     

自然循环蒸汽发生器稳态运行特性实验研究

双恒定运行方案是船用核动力装置的理想运行方案,有利于提高核力装置的总体运行性能,理论分析表明,船用压水堆核动力装置实现双恒定运行方案的热工水工条件,是自然循环蒸汽发发器一次侧冷却剂流量必须与装置负荷保持一定函数关系,通过调节冷却剂流量可改变蒸汽发生器的传热特性,从而在冷剂平均温度不变的关提下保持蒸汽压力恒定,为了证理论分析结果,与核动力运行研究结合作运行了真实运行参数条件下的蒸汽发生器传热实验,实验结果证实了理论计算方法与结果的合理与可信。     

船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的研究

将神经网络技术应用于船舶控制系统故障诊断专家系统，给出了系统的组成和知识的表达方法；提出了自增长动态网络学习算法，其优点在于学习迅速，能动态建造多层网；给出了神经网络专家系统的推理方法。     

一种新型船舶核动力装置冷凝器模型与动态仿真方法

考虑船舶核动力装置冷凝器结构特点和工作原理,建立了一个新型合理完善的船舶核动力装置冷凝器动脉特性分析数学模型,并运用Runge-Kutta法对此模型求解,研制了用于船舶核动力学装置冷凝器稳定运行及扰动和事故工况下动态数值模拟的分析程序,在几种扰动工况对下冷凝器动态特性进行了计算与分析,计算结果与理论分析相符。     

神经网络技术在核动力装置故障诊断中的应用研究

进行了核动力装置神经网络故障诊断方法的研究,用装置参数的变化量来训练神经网络,并采用了多项式拟合差分滤波技术来确保得到足够准确的参数变化量和滤波阀值的方法,从而保证了神经网络快速,准确的诊断。     

船用核动力装置二回路PID神经网络解耦控制研究

直流蒸发器的船用核动力装置是一个非线性、时变及多变量强耦合的被控对象.针对该被控对象设计了改进型PID神经网络控制系统,用于船用核动力装置多变量解耦控制,该神经网络控制器不需要对系统进行辨识,在调整权值的学习过程中使控制系统具有良好的解耦控制性能.仿真结果表明,直流蒸发器压力和汽轮机转速控制之间协调性好,并具有响应速度快、鲁棒性好等特点.     

蒸汽发生器单神经元自适应PSD控制策略研究

蒸汽发生器水位是核动力装置安全运行的重要参数，为了将水位更好地控制在要求的范围内，采用PSD控制规律，结合自适应和单神经元的智能控制方法，研究一种采用递进式学习方法的神经元自适应控制算法，设计了蒸汽发生器水位单神经元自适应PSD智能控制器。这种控制器能较快的控制抑制住水位的变化幅度，具有超调小、衰减快、过渡时间短、无静差的优点，具有很好的适应性、鲁棒性。     

船舶核动力装置二回路故障分析及安全性研究

针对大型民用核动力船舶的安全性问题,应用层次分析方法对民用船舶核动力装置的二回路系统进行故障分析,以此为其运行安全性提供理论依据和技术支撑。通过建立一个基于研究目标的多层次递阶结构模型对民用核动力船舶二回路系统进行故障分析及风险评估,确定对二回路系统影响最大的指标参数。研究结果表明:二回路系统中汽动给水泵系统、电动给水泵系统、主给水流量控制系统和高压给水加热器系统为风险较大的关键因素。     

基于模糊RBF神经网络的主汽温控制系统

本文主要研究应用模糊神经网络实现主汽温控制系统,采用神经网络的学习能力来优化权值,在不同负荷下都取得了较好的控制效果.     

蒸汽稳压器控制系统的仿真研究

介绍了核蒸汽稳压器的动力学模型,分析其在负荷扰动,温度扰动下的动态特性,研究工程实时控制策略,优化控制系统各部件参数.仿真试验表明此控制系统性能完全能满足工程设计要求     

电力系统故障仿真程序中的暂态计算方法

提出了电力系统故障仿真程序的计算方法。该方法采用电力系统元件的离散化模型和节点分析方法形成系统的网络方程，应用零口器和非口器的处理方法修改网络方程，在每个离散时间步解方程获得系统的母线电压值和出线电流值。该电力系统故障仿真软件已成功地用于就地差别式切机装置测试仪中，计算精度满足工程要求。     

核电站立式蒸汽发生器水位动态特性模型

建立了压水堆核电站中立式结构蒸汽发生器的水位动态特性数学模型.应用一些简化假设和数值计算处理方法建立了该数学模型的仿真计算模型.通过给水量扰动和蒸汽量扰动仿真试验,证明了所提出的数学模型及其计算机仿真模型的正确性和有效性.     

电厂过热汽温神经PID控制系统的仿真研究

针对火电厂主汽温被控对象的大迟延、模型不确定性，设计了基于RBF神经网络的神经PID汽温控制系统，并对控制系统进行仿真试验，其仿真结果表明了设计的控制器具有良好的位置跟随性、抗干扰性和鲁棒性．     

电力变压器故障诊断中模糊决策方法应用的初探

电力变压器故障诊断受众多因素的影响，其中存在大量不确定性因素。     

输变电主要设备状态检修分析系统及其C++语言实现

本文简要概述了在中文WINDOWS2000环境下用VISUAL C＋＋的MFC（微软基本类库）实现电力设备诊断专家系统的基本结构及原理。     

人工神经网络在发电厂培训系统中的应用

为了解决用人工神经网络映射发电机暂态过程中,各个变量的变化曲线存在的网络结构以及权值和阈值的初始值难以科学地确定的问题,将遗传算法和传统的误差反传算法结合起来,对人工神经网络进行设计和训练。该方法在发电厂培训系统中的应用表明：这种方法提高了人工神经网络中权值和阈值的初始值的确定以及网络拓扑结构的设计的科学性,从而使人工神经网络容易出现的发散以及陷入局部极小点的问题得以避兔。     

人工智能在变压器故障检测中的应用

提出一种新型人工智能的应用，运用模糊控制理论将人工神经网络、专家系统技术结合起来，构成：ESANN系统，对运行中的变压器故障进行诊断．重点介绍了ESANN的操作结构，并通过现场实例说明了该智能型系统较ANN和ES单独运行时具有更优性能．