基于混合神经网络的核动力装置并发故障诊断研究

• 作者: 彭俏 郭立峰 马杰
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 核动力装置 并发故障 混合神经网
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 安全与控制
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

在对ART-2网络和并行前馈反向神经网络(BP )模型进行分析的基础上,提出了一种针对核动力装置并发故障进行诊断的复合神经网络.先运用ART-2网络识别单一故障,再使用并行BP实现并发故障和新故障的分离.仿真实验表明,所构建的复合神经网络,克服了单一神经网络难于识别并发故障和新故障的缺陷,能够有效地实现并发故障和新故障的诊断识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马杰	海军工程大学船舶与动力学院	11	70	4.0	8.0
2	郭立峰	海军工程大学船舶与动力学院	23	67	4.0	7.0
3	彭俏	海军工程大学船舶与动力学院	10	43	4.0	6.0