反应堆功率监测系统误差分析及补偿技术研究

发布时间：2022-01-14 13:14

　　核电已经成为中国能源发展与结构调整的重要支柱。反应堆功率监测系统作为反应堆仪控系统的有机组成部分,在一定程度上其监测数据的准确性直接影响着整个反应堆系统的安全和经济运行水平。反应堆功率监测系统中的测量数据是借助各类测量装置或设备给出的,由于测量过程中存在诸多因素的影响,测量数据中存在误差;这些误差会对核电厂运行状态的识别产生影响,因此对反应堆功率监测系统存在的误差进行分析和补偿是非常必要的。本文通过对反应堆功率监测系统和误差补偿技术进行研究,试图寻找数字化仪控系统中基于智能传感器的误差补偿方法。对基于反应堆一、二回路相关参数测量的反应堆功率监测系统的监测原理进行了研究,并应用误差理论分析了测量系统中误差的传递过程,找出产生误差的各种影响因素,对误差进行归纳、总结,给出测量过程中针对不同测量方式进行误差补偿的基本原理,确定了误差补偿的对象。在此基础上,将神经网络理论应用于反应堆功率测量的误差补偿,并将一种具有一定自组织能力的神经网络用于误差补偿,对误差补偿效果进行了分析评价。针对核电厂数字化仪控系统及技术特点的分析,设计了将神经网络补偿算法嵌入智能传感器的实现方案,通过仿真实验验证了所提... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１功率监测系统示意图??针对Ｋ【Ｔ系统的以上不足，新的反应堆功率监测方案在设计过程中应当遵循实时??

?阈值％??图３．１单个神经元示意图??组成人工神经网络的简单处理单元通常称之为神经元或节点（如图３．１），神经元需??要实现的功能有以下几点：??１．

图３．５?ＲＢＦ神经网络训练误差下降过程???表３．２中心样本数据?样本序号?热电势，ｍＶ?｜?温度，°Ｃ??１?－１．８６??－５０２?－０．３９??－１０３?１．６１?４０??４?３．６８?９０??５?５．７３?１４０??１０?１５．９９?３９０??１４?２４．４８?５９０??２３?４２．８３?１０４０??２６?４８．８１?１２００??２７?５０．６１?１２５０??２８?５２．３７?１３００??入样本包括了除去１１组ＲＢＦ网络中心和０°?Ｃ对应数据之外的所有１热电势值，见表３．３。用１）１丨练好的ＲＢＦ网络对测试输入样本进行计算，

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于BP和RBF神经网络的木材缺陷检测研究[D]. 牟洪波.东北林业大学 2010



本文编号：3588570