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核电厂混合智能故障诊断技术研究

凌霜寒  
【摘要】:故障诊断一直是核安全研究领域的前沿热点,世界主要的核电用户大国在这一领域都投入了大量的人力以及物力,以期降低核电厂事故对人员和环境造成的威胁。本文的研究目标就是以核电站一回路系统为主要研究对象,设计开发了混合智能故障诊断系统。 本文主要采用了神经网络、数据融合以及符号有向图作为主要技术手段,研究的主要内容如下: (1)对核电厂系统的结构,工作方式,各个子系统之间的关联全面的学习,分析监测参数、故障特征,在此基础上选择确定诊断对象,建立故障信息库; (2)对当前应用广泛的故障诊断技术手段进行调研,将它们的适用对象,运作原理进行对比,选择出适合用于分析求解核电厂系统故障特性的诊断技术; (3)利用仿真实验数据对多重故障进行研究,对数据进行分析,为故障诊断策略的设计做准备; (4)将多种故障诊断技术联合诊断的理念用到构建的故障诊断系统中,以此为基础建立完整的故障诊断策略,实现单一以及多重故障的诊断; (5)使用Visual Basic6.0完成故障诊断系统的开发,并利用核电厂典型故障数据进行仿真验证。 所开发的故障诊断系统采用不同的诊断技术进行联合诊断,实现对单一故障和双重故障的故障诊断,所设计的诊断策略具有一定的创新性,为今后的故障诊断研究提供了有意义的参考和借鉴。


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