BP-RBF神经网络在核电厂故障诊断中的应用

被引：5

作者：

刘永阔

夏虹

谢春丽

沈季

机构：

[1] 哈尔滨工程大学核科学与技术学院

来源：

原子能科学技术 | 2008年 / 03期

关键词：

BP神经网络; RBF神经网络; 核电厂; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM623 [核电厂（核电站）];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080802 ;

摘要：

本工作将BP(back propagation)神经网络与RBF(radial basis function)神经网络相混合,并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中,通过对核电厂典型故障的特征分析,建立相应的网络结构。为验证该混合网络的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究,并用Visual Basic 6.0编写了网络程序。研究结果表明:该混合网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性。

引用

页码：193 / 199

页数：7

共 4 条

[1] RBF人工神经网络在核电厂故障诊断中的应用 [J].

熊晋魁 ;

谢春玲 ;

施小成 ;

张洪国 ;

孙铁利 .

核动力工程 , 2006, (03) :57-60+96

[2] 人工神经网络理论在核动力领域的应用与展望 [J].

周刚 ;

张大发 ;

蔡章生 .

核技术, 2004, (03) :237-240

[3]

BP算法的加速方法及其在核供热堆故障诊断中的应用.[J].喻海滔;张良驹;.核工业自动化.1999, 03

[4]

现代故障诊断与容错控制.[M].周东华;叶银忠著;.清华大学出版社.2000,

← 1 →