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基于概率神经网络的核动力装置异常运行工况识别方法设计

         

摘要

核动力装置结构复杂、运行参数多且耦合程度高,在异常运行工况时,运行参数之间存在极其复杂的非线性关系。采用人工方式进行故障诊断难度较大,亟需一种能高效识别异常运行工况类型的智能技术。概率神经网络(PNN)具有良好的非线性映射功能,适用于核动力装置多参数、强耦合情况下的异常运行工况识别。本文选取6种核动力装置异常运行工况,依托核动力装置事故分析平台进行了模拟计算并提取了特征参数。分别采用PNN与BP神经网络方法,在MATLAB环境中建立了异常运行工况识别模型,并进行了验证。结果表明,基于PNN的异常运行工况识别方法有效,且较传统BP神经网络方法更准确、快速。

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