对金属跌落零件报警的人工神经网络方法

被引：2

作者：

毛汉领

李尚平

陈仲仪

机构：

[1] 广西大学机械工程系!南宁市

[2] 浙江大学机械工程学系!杭州市

来源：

中国机械工程 | 1997年 / 02期

关键词：

人工神经网络; 核电站; 金属零件; 跌落报警;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题，提出基于信号时频域二维特征的人工种经网络报警模型，并对人工种经网络的学习算法进行改进。在模拟跌落零件试验中应用，表明该报警方法是可行的。

引用

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页数：4

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共 3 条

[1]

On-line Loose Parts Monitoring False Alarm Discrimination. Zigler GR. Progress in Nuclear Energy . 1985

[2]

A Fast New Algorithm for Training Feed- forward Neural Networks. Scaler R S. IEEE Trans.on Signal Processing . 1992

[3]

Loose Parts Monitoring: Present Status of the Technology; Its Implementation in U.S. Reac- tors and Some Recommendations for Achieving lm- proved Performance. KTyter K. Progress in Nuclear Energy . 1984