RBF人工神经网络在核电厂故障诊断中的应用

被引：9

作者：

熊晋魁 ^{[1
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谢春玲 ^{[1
]}

施小成 ^{[1
]}

张洪国 ^{[2
]}

孙铁利 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学动力与核能工程学院

[2] 中国船舶重工业集团第所九江分部

来源：

核动力工程 | 2006年 / 03期

关键词：

RBF神经网络; 故障诊断; 核电厂;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM623 [核电厂（核电站）];

学科分类号：

080802 ;

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。

引用

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页数：5