核电厂两种实时故障诊断系统的对比

• 作者: 刘永阔 夏虹 谢春丽 阎昌琪
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 故障诊断 核电厂 模糊神经网络 数据融合
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 安全与分析
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-0926.2006.05.016

摘要

分别利用模糊神经网络技术和数据融合技术,采用VB6.0编程语言开发了核电厂实时故障诊断系统,并对诊断系统中所应用的智能诊断算法进行了详细的阐述.为比较直观地对比两个诊断系统,利用数据通讯程序接口使该诊断系统与仿真机进行实时数据交互,并在仿真机上设置了4种故障对两个诊断系统进行在线测试.测试结果表明,应用模糊神经网络技术和数据融合技术均能对故障进行识别,但都存在各自的优点和不足.离线分析表明,针对不同的故障类型,当特征参量较少时,采用模糊神经网络诊断技术较好;而特征参量较多时,最好采用数据融合诊断技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阎昌琪	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	236	1708	18.0	24.0
2	刘永阔	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	53	334	9.0	15.0
3	谢春丽	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	16	196	7.0	13.0
4	夏虹	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	77	474	12.0	16.0