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基于BP-SDG的核动力装置典型故障诊断研究

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保证核动力装置的安全运行一直是核能发展的一个重要研究课题.因此,国内外提出了各种方法用于核动力装置的故障诊断,以辅助操作员的工作.BP神经网络具有很强的非线性映射能力,能够对复杂信息进行快速处理、识别和分类,因此可以用来对系统设备的状态变化进行识别和判断.而符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)可以形象明确地表示过程变量之间的关系和故障传播的路径,且具有建模方便、推理灵活等特点.利用SDG方法对诊断结果进行推理验证的同时,还可以给出故障的播路径,有利于操作员快速采取有效的措施,确保核电站的安全、稳定运行.本文首先利用BP神经网络对系统的运行状态进行诊断识别,然后使用SDG方法对诊断结果进行推理验证,确保诊断的正确性和可靠性.最后,通过仿真数据对该方法进行验证.

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