单片机智能辐射剂量监测系统

本文介绍了以单片机为主体的智能放射性剂量监测系统的硬件组成，系统功能及软件特点，并与常规则则系统作了比较，指明了该系统的优越性。     

可自动修正辐射系数的辐射高温计

日本企诺公司和川崎制铁公司共同开发了可自动修正辐射系数的辐射高温计。这种温度计是在装置内采用红外线技术实现对辐射系数的测量,从而把实际温度显示在显示器上。这样就节省了测量时间和工作量。该     

发动机点火控制台系统设计及应用

本文结合某火箭发动机性能测试的标志呢,对该火箭发动机点火控制台系统进行了设计。在原理上,该系统借助测试系统电路的电阻和恒定电压,依靠设置的点火电流来确保某火箭点火的实现。在软件开发上,本系统主要应用Visual C＋＋联合Measurement Studio的方式。最后对该点火控制台系统的可靠性进行应用分析。     

DSmT的主冷却剂泵并发故障融合方法分析

针对核电站主冷却剂泵故障特征微弱难以有效辨识及DST仅能解决在无高冲突辨识框架下的单一故障诊断等问题,提出一种基于DSmT决策级主冷却剂泵并发故障融合诊断模型．采用核主泵自由DSm模型和混合DSm模型对含有故障信息的多个独立证据源进行动态融合计算;分析核主泵DSmT故障特征信度赋值变化,确定主冷却剂泵故障(并发故障)诊断总决策. 结果表明, 将核仿真机采集TS、SS、VS和DS多源传感器数据直接对基本概率函数进行赋值,得出主冷却剂泵故障(并发故障)决策结果与实际工况相符,实例验证了所提方法的可行性、有效性及准确性．     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.     

核电站设备的维修优化

以核电站设备的维修特征分析为基础,建立了修理性预防维修模型;同时针对核电站设备,对与维修相关的费用和与故障后相关的费用进行了详细的量化研究.最后从故障概率和维修费用出发,讨论了预防维修周期的确定与相应变化,并给出随费用和故障率变化的曲线.     

BP神经网络改进算法在核电设备故障诊断中的应用

根据训练误差大小自适应调整神经元输入特性参数,并应用改进的遗传算法对神经网络的权值和隐含层数目进行优化,对传统的人工神经网络误差反传算法进行了改进,使训练算法的收敛速度大大提高.将人工神经网络技术和改进的BP网络训练算法应用于核电设备故障诊断,并以核电蒸汽发生器U形管破裂为例,建立了故障诊断模型.仿真结果表明,该算法的应用是可行的.     

基于PCA的主泵传感器状态监测模型

核电厂主泵的主、辅系统中布置了大量的传感器,随着主泵的运行,传感器会出现不同程度的老化或故障。为了改善现有核电厂传感器周期性测试和校准方案的不足,提高运行的安全性与经济性,采用主成分分析（PCA）技术对主泵的传感器进行状态监测。使用某核电厂主泵的运行数据建立PCA监测模型,并利用该模型对传感器的小漂移故障和共模故障进行识别,仿真结果表明该模型对主泵传感器具有很好的监测效果。      

基于RELAP5的核动力装置故障诊断数据源研究

为解决故障状态下的核动力装置数据源问题,本文建立了核动力装置一、二回路系统的模型,选择秦山一期核电站为对象,利用RELAP5对蒸汽发生器U型管破裂进行计算.通过结果分析可知所建立的模型节点划分是合理的、数据卡编制准确,基于该模型产生的数据可信.将开发的数据与基于神经网络的故障诊断系统联调,诊断测试结果表明数据准确、充分,可以为核动力装置的故障诊断系统的研究提供数据支持.