基于集成神经网络与模糊逻辑融合的稳压器泄漏监测方法

• 作者: 周刚 孙旭升 韩龙
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: 稳压器 集成神经网络 模糊逻辑融合 泄漏监测
• 年，卷（期）: 2014,（Z1）
• 所属期刊栏目: 反应堆工程
• 页码范围: 474-479
• 页数: 6页
• 分类号: TL362
• 语种: 中文
• DOI: 10.7538/yzk.2014.48.S0.0474

摘要

针对稳压器泄漏难以监测的问题,将集成神经网络(INN)与模糊逻辑融合(FLF)方法相结合,研究了稳压器泄漏监测方法.在该方法中,利用RBF神经网络(RBF NN)建立稳压器泄漏诊断模型;采用两个Elman神经网络(Elman-NN)分别建立稳压器参数预测模型与稳压器泄漏诊断模型;应用模糊逻辑融合方法对RBF-NN与Elman-NN诊断的结果进行融合,并将其作为稳压器泄漏最终监测结果.为验证该方法的可行性,利用压水堆核动力装置模拟器对其监测效果进行了验证.结果表明,与单神经网络诊断方法相比,所提出的监测方法具有更高的可靠性;与其他泄漏监测方法相比,该方法简便、易行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周刚	海军工程大学核能科学与工程系	26	213	9.0	14.0
2	孙旭升	海军工程大学核能科学与工程系	4	36	3.0	4.0
3	韩龙	海军工程大学核能科学与工程系	1	3	1.0	1.0