核电厂混合智能故障诊断技术研究

摘要

故障诊断一直是核安全研究领域的前沿热点,世界主要的核电用户大国在这一领域都投入了大量的人力以及物力,以期降低核电厂事故对人员和环境造成的威胁。本文的研究目标就是以核电站一回路系统为主要研究对象,设计开发了混合智能故障诊断系统。
　　本文主要采用了神经网络、数据融合以及符号有向图作为主要技术手段,研究的主要内容如下:
　　(1)对核电厂系统的结构,工作方式,各个子系统之间的关联全面的学习,分析监测参数、故障特征,在此基础上选择确定诊断对象,建立故障信息库;
　　(2)对当前应用广泛的故障诊断技术手段进行调研,将它们的适用对象,运作原理进行对比,选择出适合用于分析求解核电厂系统故障特性的诊断技术;
　　(3)利用仿真实验数据对多重故障进行研究,对数据进行分析,为故障诊断策略的设计做准备;
　　(4)将多种故障诊断技术联合诊断的理念用到构建的故障诊断系统中,以此为基础建立完整的故障诊断策略,实现单一以及多重故障的诊断;
　　(5)使用VisualBasic6.0完成故障诊断系统的开发,并利用核电厂典型故障数据进行仿真验证。
　　所开发的故障诊断系统采用不同的诊断技术进行联合诊断,实现对单一故障和双重故障的故障诊断,所设计的诊断策略具有一定的创新性,为今后的故障诊断研究提供了有意义的参考和借鉴。

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第1章 绪论

1.1本文选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 故障诊断方法分类及研究概况

1.4 故障诊断方法的选择

1.5研究目标与主要任务

1.6 本文的结构安排

第2章 混合智能故障诊断系统的框架设计

2.1 诊断对象介绍以及故障现象分析[43-55]

2.2 典型故障与特征信息

2.3故障诊断系统的框架结构

2.4 本章小结

第3章 基于神经网络的单一以及多重故障的诊断

3.1单一故障诊断模块的设计

3.2 局部神经网络在处理多重故障时的问题

3.3 基于神经网络的全局诊断策略

3.3 多重故障诊断的样本获取

3.4 本章小结

第4章 多重故障路径的验证

4.1神经网络技术的局限

4.2 SDG模型简介

4.3 改进的基于深层知识的SDG模型

4.4 SDG与神经网络诊断模块的信息共享

4.5 系统建模

4.6 本章小结

第5章 故障诊断系统的实现与验证

5.1 故障诊断系统软件的开发

5.2 诊断实例验证

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢