核电厂混合智能故障诊断技术研究

发布时间：2022-01-24 00:34

　　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... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

神经网络空间映射

一般化的网络模型

混合智能故障诊断系统框架图

【参考文献】：
期刊论文
[1]核动力装置混合智能故障诊断系统研究[J]. 马杰,郭立峰,张宇声,彭俏,阮旻智.  原子能科学技术. 2011(08)
[2]基于信息融合技术的核动力装置智能故障诊断系统研究[J]. 蔡猛,张大发,张宇声,金仁喜.  核动力工程. 2011(04)
[3]采用变频器故障树为训练样本的BAM神经网络故障诊断方法[J]. 王新勇,陈涛.  电光与控制. 2011(05)
[4]基于神经网络与表决融合的核动力装置故障诊断方法[J]. 周刚,葛盛奇,杨立.  原子能科学技术. 2010(S1)
[5]基于DSmT的移动机器人地图构建及传感器管理[J]. 杨锦园,黄心汉,李鹏.  计算机科学. 2010(04)
[6]DSmT混合规则的高复杂度优化[J]. 陈凯,杨俊安,陈昊.  计算机工程. 2010(07)
[7]故障诊断技术研究现状及发展趋势[J]. 王秋彦,鞠建波,宋振宇.  电子测量技术. 2009(04)
[8]故障诊断方法现状与展望[J]. 王宏力,侯青剑.  传感器与微系统. 2008(05)
[9]基于模糊神经网络的锅炉系统故障诊断研究[J]. 于洋,周学伟,杨青,赵亚威.  工业仪表与自动化装置. 2008(02)
[10]核电站混合式故障诊断系统的开发和评价[J]. 张健德,杨明.  核动力工程. 2007(06)

博士论文
[1]分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究[D]. 陈波.大连理工大学 2002
[2]神经网络在摆式列车倾摆控制系统故障诊断中的应用研究[D]. 吴浩中.西南交通大学 2002

硕士论文
[1]基于SDG的化工过程故障诊断系统研究[D]. 李传坤.青岛科技大学 2009
[2]原油蒸馏装置SDG故障诊断应用研究[D]. 卢秉南.北京化工大学 2009
[3]分布式系统中的负载平衡检测与优化策略研究[D]. 张先哲.河南大学 2009
[4]控制系统的神经网络故障诊断方法[D]. 蔡鹃.湖南大学 2009
[5]核电厂主要仪控系统建模研究及应用[D]. 林桦.上海交通大学 2009
[6]秦山二期蒸汽发生器完全丧失给水事故的安全分析[D]. 吴小海.上海交通大学 2008
[7]反应堆冷却剂系统分布式故障诊断技术研究[D]. 闫修平.哈尔滨工程大学 2008
[8]基于神经网络的凝汽设备故障诊断专家系统研究[D]. 张秀春.哈尔滨工程大学 2007
[9]基于CORBA的分布式故障诊断系统结构框架的研究与开发[D]. 陈长生.南京理工大学 2006
[10]神经网络专家系统在汽车故障诊断中的应用研究[D]. 李美华.东北林业大学 2006



本文编号：3605472