RBF人工神经网络在核电厂故障诊断中的应用

• 作者: 孙铁利 张洪国 施小成 熊晋魁 谢春玲
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: RBF神经网络 故障诊断 核电厂
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 安全与分析
• 页码范围: 57-60,96
• 页数: 5页
• 分类号: TP11
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-0926.2006.03.013

摘要

对核电厂二回路凝给水系统常见故障原因进行了分析,结合专家知识建立了二回路凝给水系统故障知识库;在此基础上,将径向基函数(RBF)人工神经网络引入到核电厂故障诊断中.由于采用了动态RBF网络设计方法,使神经网络的规模较小,同时具有较高的泛化能力,提高了神经网络的诊断速度及准确性.并使用VC++语言建立了一个故障诊断系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢春玲	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	13	114	5.0	10.0
2	施小成	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	81	951	18.0	25.0
3	孙铁利	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	2	14	2.0	2.0
4	熊晋魁	哈尔滨工程大学动力与核能工程学院	3	39	2.0	3.0