由于核動力裝置具有潛在放射性危險,安全性始終是核能發(fā)展的一個重要研究課題。為了確保核動力裝置安全運(yùn)行,減少操作人員對裝置狀態(tài)判斷失誤,通常對裝置進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和故障預(yù)報,在裝置偏離正常運(yùn)行時,能夠給出合適的操作建議,一定程度地減輕操作人員的負(fù)擔(dān),減小對裝置系統(tǒng)的損壞,延長設(shè)備使用壽命,從而有效地提高核動力裝置安全性能。本文分析了故障診斷方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對系統(tǒng)異常檢測、故障類型識別、故障程度評估等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,并結(jié)合核動力裝置自身的特點(diǎn),設(shè)計開發(fā)了一個核動力裝置混合智能故障診斷系統(tǒng),用以輔助操作人員確定系統(tǒng)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),為采取進(jìn)一步措施提供參考。本文的主要工作有:（1）研究了主元分析（Principal Component Analysis,PCA）的建模方法與基于PCA模型的故障檢測技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對核動力裝置異常的有效及時的檢測。（2）研究了基于符號有向圖（SignedDirected Graph,SDG）模型的故障診斷方法,建立了核反應(yīng)堆主冷卻劑系統(tǒng)的SDG模型,在主元模型進(jìn)行故障檢測的基礎(chǔ)上,確定SDG模型中相關(guān)參數(shù)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài),通過反向推理得出系統(tǒng)異常的原因,確... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

三層感知器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

k 個訓(xùn)練樣本的實(shí)際輸出為ky ，期望習(xí)過程的目標(biāo)是找到一個權(quán)值的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)實(shí)質(zhì)上相當(dāng)于一個目標(biāo)函數(shù)為據(jù)誤差梯度的大小來調(diào)整權(quán)值，為了克習(xí)率和增加動量的改進(jìn)；一些數(shù)值優(yōu)化、Levenberg-Marquardt 方法等；此外到了廣泛的應(yīng)用，比如遺傳算法等。 Jeffrey L.Elman 提出，在標(biāo)準(zhǔn)的前饋元的狀態(tài)可以在輸入的下一個階段反饋的存儲與延遲，隱含層輸出自聯(lián)到隱含感性，一定程度地增強(qiáng)了其處理動態(tài)信c1

哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文型測試汽管道破口故障為例，如表 3.1 選擇輸入?yún)?shù)，故障程度（ 10cm2、30cm2、50cm2、70cm2、90cm2、150cm2、300cm2，行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后應(yīng)用訓(xùn)練樣本試網(wǎng)絡(luò)模型計算的準(zhǔn)確度性。圖 3.11 為訓(xùn)練樣本輸入計算的，圖 3.12 給出了輸出的誤差曲線。150200250300期望輸出值實(shí)際輸出值

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3604313