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近日,中科院合肥研究院核能安全技术研究所汪建业课题组在核电厂复杂系统智能故障诊断方法研究方面获得新进展。该研究基于数据驱动的方法建立了核电厂复杂系统的故障诊断模型,发展了一套基于带精英保留策略的非支配遗传算法和卷积神经网络算法相结合的自适应故障诊断方法,为核电厂复杂系统的故障诊断提供了理论和方法支持,相关研究成果发表在国际核能领域期刊Annals of Nuclear Energy上。硕士研究生贺...
中国科学院核能安全技术研究所反应堆故障诊断方法研究取得新进展(图)
中国科学院核能安全技术研究所 反应堆 故障诊断 方法 研究
2020/7/15
近日, “核大数据环境下基于小批量处理卷积神经网络故障诊断方法”成果发表在能源领域国际权威期刊 International Journal of Energy Research上,展示了核能安全技术研究所在反应堆故障诊断方法研究取得的新进展。
基于邻域粗糙集和决策树算法的核电厂故障诊断方法
核动力装置 故障诊断 邻域粗糙集 决策树
2010/10/22
核动力装置系统复杂,需要采集和监测的变量较多,这给装置故障诊断增加了困难。针对该问题提出基于邻域粗糙集的参数约简算法,该算法实现了实数空间的粒度计算,可直接处理数值型参数,无需离散化参数。在此基础上,采用决策树算法对核电厂的失水事故、给水管道破裂、蒸汽发生器U形管破裂和主蒸汽管道破裂等4种典型故障进行训练学习,并将诊断决策结果与支持向量机算法进行对比。仿真结果表明,该算法可快速、准确地诊断出核电厂...
基于神经网络与表决融合的核动力装置故障诊断方法
核动力装置 神经网络 表决融合 故障诊断
2010/8/5
针对单神经网络(ANN)故障诊断方法的不足,将多神经网络诊断与表决融合方法结合起来,研究了基于多神经网络与表决融合的核动力装置故障诊断方法。在该方法中,多个不同类型的神经网络训练后用于核动力装置的故障诊断。选择对核动力装置安全有重要影响的运行参数作为各神经网络的输入变量,神经网络的输出是核动力装置的故障模式。用表决融合方法对不同神经网络的诊断结果进行融合,从而得到核动力装置故障诊断的最后结果。利用...
基于数据融合的核动力装置故障诊断方法
故障 核动力装置
2009/12/3
数据融合作为一种处理多源信息的方法适合于核动力装置的故障诊断。利用数据融合信息分级处理的思想,将核动力装置故障诊断分为3级进行,数据级采用了数据挖掘的方法对数据进行处理,对属性进行约简;特征级采用并行的3个神经网络处理数据级的约简属性,并将其输出作为决策级 Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基本概率赋值;决策级采用了改进的D-S证据理论对神经网络的输出进行合成,克服了传统D-S证据...
将神经网络与专家系统相结合,能充分发挥各自的优点。本工作利用概念格获取对象属性,从大量的原始数据中提取对象故障征兆集的核心属性、不必要属性和相对必要属性。基于这些属性,构建不同重要度的神经网络,使网络学习速度大幅提高,判断准确。为了更好地提高核动力设备故障诊断的准确性,采用基于规则推理的专家系统,对各神经网络融合后的诊断结果进行验证诊断。为验证该方法的有效性,以核动力设备典型故障为例,进行了仿真实...
核电厂智能诊断方法研究的进展
核电厂 专家系统 故障诊断
2009/2/23
文章评述神经网络、模糊逻辑和专家系统3种典型的智能方法在核电厂(NPP)运行状态监测和故障诊断中的应用研究进展。分析了基于神经网络(ANN)、模糊逻辑和专家系统的核电厂运行状态监测和故障诊断方法的研究状况及其特点。探索了核电厂智能诊断方法应用研究的发展趋势。分析表明:基于模糊逻辑和专家系统的核电厂智能诊断方法的研究成果相对较少;核电厂智能诊断方法研究主要集中在基于神经网络的状态监测与故障诊断方面...