神经网络在核动力装置故障诊断系统中的应用

• 作者: 刘永阔 夏虹 李映林 谢春丽
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 核动力装置 神经网络 状态监测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 动力与能源
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TL361
• 字数: 3064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.2007.05.013

摘要

对核动力装置进行状态监测与诊断的层次、步骤、系统结构进行了阐述,并结合专家知识对核动力装置典型故障建立了故障知识库;在此基础上,将径向基函数(RBF)人工神经网络引入到核动力装置故障诊断中,使其与模糊神经网络(FNN)进行邦联,提高了神经网络的诊断速度和准确性.用Visual Basic 6.0编制了系统程序.该系统对典型故障进行了诊断,得到了预期的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢春丽	哈尔滨工程大学动力与能源学院	33	170	8.0	11.0
3	刘永阔	哈尔滨工程大学动力与能源学院	53	334	9.0	15.0
6	夏虹	哈尔滨工程大学动力与能源学院	77	474	12.0	16.0
7	李映林	哈尔滨工程大学动力与能源学院	1	6	1.0	1.0