【摘 要】
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在资源日益紧缺的今天,核能作为一种新的能源,登上历史的舞台。核裂变所释放的能量是巨大的,如果加以好好利用,就可以用来生产制造,造福百姓,因此核动力装置的安全就变得尤为重要。相比于其他工业系统来说,核动力装置有着自己的特点:体积庞大,且内部构造复杂,技术要求高,而且生产制造的成本非常昂贵,一旦发生故障,那么造成的后果将会是非常严重,也会带来多方面的影响:一方面会造成巨大的经济损失,另一方面还会严重污
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在资源日益紧缺的今天,核能作为一种新的能源,登上历史的舞台。核裂变所释放的能量是巨大的,如果加以好好利用,就可以用来生产制造,造福百姓,因此核动力装置的安全就变得尤为重要。相比于其他工业系统来说,核动力装置有着自己的特点:体积庞大,且内部构造复杂,技术要求高,而且生产制造的成本非常昂贵,一旦发生故障,那么造成的后果将会是非常严重,也会带来多方面的影响:一方面会造成巨大的经济损失,另一方面还会严重污染环境,影响到大自然的健康发展,此外,核动力装置因其自身具有放射性物质所以也会在一定程度上威胁到人类安全,所以核动力装置故障诊断的研究变得越来越重要,也成为了一大研究热点。目前,国内国外都有许多专家从事这一行业的研究,也取得了一定的成果。本文选取了核动力装置中的主冷却剂系统作为主要的诊断对象,在对主冷却剂系统进行研究分析后,建立了核动力装置故障诊断系统,对实现故障诊断及分类的理论、方法及相关基本结构进行了深入的研究。论文研究的内容和取得的成果主要有以下几点:（1）系统、详细地分析了关于国内外故障诊断的具体方法,将这些方法做了一个比较,分析了每种方法的利弊,确定了目前研究人员普遍使用的几种故障诊断方法;（2）研究了核动力装置中主冷却剂系统,对该系统内部的诸多设备的基本功能进行了阐述,介绍并选定了论文所要诊断的具体故障,并在此基础上,深入分析了与各个故障相关的征兆参数,确定了诊断方法,建立了初步的核动力装置故障诊断系统结构图;（3）神经网络诊断子系统选取了两种神经网络算法,RBF神经网络和RS-FNN神经网络,两种算法各有优点,且经过验证表明,均适用于核动力装置的故障诊断与分类。（4）专家系统诊断子系统选用了基于规则推理的方法,根据对主冷却剂系统和诊断故障特点的分析,确定故障与征兆参数之间的规则关系,建立专家系统知识库,针对已经经过神经网络进行诊断但诊断可信度不高的结果进行验证和解释。（5）利用仿真软件PCTRAN得到大量实验数据,选取与故障相关的监测信号,对RBF神经网络和RS-FNN神经网络进行训练;再利用实验数据对训练好的诊断网络进行验证,并对最后的结果进行了分析。
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