基于粗糙决策模型的核电厂故障诊断方法

被引：3

作者：

徐金良

张大发

张龙飞

机构：

[1] 海军工程大学核能科学与工程系

来源：

核动力工程 | 2007年 / 04期

关键词：

核电厂; 故障诊断; 粗糙集; 信息熵; 决策树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM623 [核电厂（核电站）]; TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

将粗糙集和信息熵相结合,提出了改进的决策树ID3算法,并提出了基于此算法和粗糙集约简算法的故障诊断方法。将该方法用于核电厂故障诊断。结果表明,该方法具有良好的故障诊断性能,可在核电厂故障诊断领域中应用。

引用

页码：81 / 84

页数：4

共 5 条

[1] 遗传神经网络在蒸汽发生器故障诊断中的应用 [J].

林孝工 ;

姜兴伟 ;

刘涛 ;

施小成 .

核动力工程, 2005, (02) :199-202+208

[2] 智能故障诊断的粗糙决策模型 [J].

王庆 ;

巴德纯 ;

王晓冬 .

东北大学学报, 2005, (01) :284-287

[3] 基于模糊神经网络的核动力装置设备故障诊断系统研究 [J].

刘永阔 ;

夏虹 ;

谢春丽 ;

阎昌琪 .

核动力工程, 2004, (04) :328-331

[4] 船舶核动力装置蒸汽发生器故障诊断系统研究 [J].

史觊 ;

孙建华 ;

付明玉 ;

边信黔 .

哈尔滨工程大学学报, 2001, (03) :1-4+8

[5]

Induction of decision trees[J] . J. R. Quinlan.Machine Learning . 1986 (1)

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