核电站混合式故障诊断系统的开发和评价

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核电站混合式故障诊断系统的开发和评价

张健德, 杨明

文章导航 > 核动力工程 > 2007 > 28(6): 92-96

张健德, 杨明. 核电站混合式故障诊断系统的开发和评价[J]. 核动力工程, 2007, 28(6): 92-96.

引用本文:

张健德, 杨明. 核电站混合式故障诊断系统的开发和评价[J]. 核动力工程, 2007, 28(6): 92-96.

ZHANG Jian-de, YANG Ming. Development and Evaluation of Hybrid Fault Diagnosis System for Nuclear Power Plant[J]. Nuclear Power Engineering, 2007, 28(6): 92-96.

Citation:

ZHANG Jian-de, YANG Ming. Development and Evaluation of Hybrid Fault Diagnosis System for Nuclear Power Plant[J]. Nuclear Power Engineering, 2007, 28(6): 92-96.

张健德, 杨明. 核电站混合式故障诊断系统的开发和评价[J]. 核动力工程, 2007, 28(6): 92-96.

引用本文:

张健德, 杨明. 核电站混合式故障诊断系统的开发和评价[J]. 核动力工程, 2007, 28(6): 92-96.

ZHANG Jian-de, YANG Ming. Development and Evaluation of Hybrid Fault Diagnosis System for Nuclear Power Plant[J]. Nuclear Power Engineering, 2007, 28(6): 92-96.

Citation:

ZHANG Jian-de, YANG Ming. Development and Evaluation of Hybrid Fault Diagnosis System for Nuclear Power Plant[J]. Nuclear Power Engineering, 2007, 28(6): 92-96.

核电站混合式故障诊断系统的开发和评价

张健德,
杨明

哈尔滨工程大学核科学与技术学院, 150001

基金项目:

黑龙江省留学归国人员专项基金(LC06C06)

作者简介:
张健德(1966-),男,在读博士研究生。1990年毕业于哈尔滨船舶工程学院动力工程系核动力装置专业。

杨明(1971-),男,副教授。2004年毕业于日本京都大学能源科学专业,获硕士学位。现从事核动力运行与仿真研究工作。

中图分类号: TL361
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出版历程
- 收稿日期: 2007-08-20
- 修回日期: 2007-09-05
- 网络出版日期: 2025-07-23

Development and Evaluation of Hybrid Fault Diagnosis System for Nuclear Power Plant

College of Nuclear Science and Technology, Harbin Engineering University, 150001, China

摘要: 提出了一种基于规则和人工神经网络的混合式故障诊断方法,用于在线诊断核事故。基于规则的诊断方法用于事故类型的识别,人工神经网络用于准确判断事故的具体位置以及严重程度等基于规则难以诊断的信息。正常工况下的仿真试验验证了该方法的有效性。
- 核电站 /
- 故障诊断 /
- 规则 /
- 人工神经网络
Abstract: A hybrid approach based on rule-based method and Artificial Neural Network （ANN） is proposed for on-line fault diagnosis of nuclear power plant. Rule-based method is used for identifying accident type and ANN is used for accurately estimating some information that is difficult to be diagnosed by rule-based method, such as accident location and severity level. Validity of the proposed method was verified by a simulation experiment in normal operation condition.
- Nuclear power plant /
- Fault diagnosis /
- Rule /
- Artificial neural network

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