沈季
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工程大学核科学与技术学院更多>>
- 相关领域：核科学技术自动化与计算机技术更多>>
- BP-RBF神经网络在核电厂故障诊断中的应用被引量：7
- 2008年
- 本工作将BP(back propagation)神经网络与RBF(radial basis function)神经网络相混合,并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中,通过对核电厂典型故障的特征分析,建立相应的网络结构。为验证该混合网络的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究,并用Visual Basic 6.0编写了网络程序。研究结果表明:该混合网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性。
- 刘永阔夏虹谢春丽沈季
- 关键词：BP神经网络RBF神经网络核电厂故障诊断
- 核电设备状态监测与故障诊断系统的研究被引量：10
- 2008年
- 故障诊断系统可作为先进核电站仪表控制系统的重要辅助工具。本文介绍1种用于核电设备的状态监测及故障诊断系统,该系统的系统程序用Visual Basic 6.0开发,并集数据采集、状态监测、故障诊断于一体,功能完善,操作使用方便。为了验证该系统的有效性,在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究。实验结果表明,系统完全可对核电设备的典型故障进行准确识别。
- 刘永阔夏虹谢春丽沈季
- 关键词：核电设备神经网络故障诊断
- 基于RELAP5的核动力装置故障诊断数据源研究被引量：1
- 2009年
- :为解决故障状态下的核动力装置数据源问题,本文建立了核动力装置一、二回路系统的模型,选择秦山一期核电站为对象,利用RELAP5对蒸汽发生器U型管破裂进行计算。通过结果分析可知所建立的模型节点划分是合理的、数据卡编制准确,基于该模型产生的数据可信。将开发的数据与基于神经网络的故障诊断系统联调,诊断测试结果表明数据准确、充分,可以为核动力装置的故障诊断系统的研究提供数据支持。
- 沈季夏虹苏应斌
- 关键词：RELAP5核动力装置故障诊断BP神经网络
- 基于CFNN的核蒸汽发生器水位控制被引量：6
- 2008年
- 鉴于常规的PID控制存在控制对象参数变化时控制参数无法改变的不足,从而根据一个核蒸汽发生器(NSG)的简化数学模型,将一种补偿模糊神经网络(CFNN)用于NSG水位的控制。该网络由于引入了补偿神经元,使网络的容错性更好,系统更稳定。同时在神经网络学习算法中动态优化补偿模糊运算,使网络更适应,训练速度更快。仿真表明,该方法在装置负荷变化时比常规的PID控制方法超调量小,收敛速度快。该网络能在线调整参数,动态优化模糊规则,适于在线学习控制。该控制方法对NSG水位智能控制研究具有一定意义。
- 苏应斌夏虹沈季
- 关键词：水位控制补偿模糊神经网络
