BP-RBF神经网络在核电厂故障诊断中的应用

• 作者: 刘永阔 夏虹 沈季 谢春丽
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: BP神经网络 RBF神经网络 核电厂 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 快报
• 页码范围: 193-199
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

本工作将BP(back propagation)神经网络与RBF(radial basis function)神经网络相混合,并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中,通过对核电厂典型故障的特征分析,建立相应的网络结构.为验证该混合网络的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究,并用Visual Basic 6.0编写了网络程序.研究结果表明:该混合网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性.

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	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	33	170	8.0	11.0
3	刘永阔	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	53	334	9.0	15.0
6	夏虹	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	77	474	12.0	16.0
7	沈季	哈尔滨工程大学核科学与技术学院	4	38	3.0	4.0