發(fā)布時(shí)間：2017-12-27 04:05

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的核電廠(chǎng)閥門(mén)故障診斷　出處：《哈爾濱工程大學(xué)》2012年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 電液伺服閥 安全閥 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷

【摘要】：在核電廠(chǎng)中，電液伺服閥和安全閥分別作為一回路、二回路的非常重要的設(shè)備，其工作情況直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)，而且其故障呈現(xiàn)非線(xiàn)性、不確定性等特點(diǎn)，所以針對(duì)這兩種閥門(mén)研究其故障診斷的方法，對(duì)其可能發(fā)生的故障進(jìn)行診斷或預(yù)測(cè)是極其必要的。 本論文首先分析了電液伺服閥在核電系統(tǒng)中的應(yīng)用，基本結(jié)構(gòu)和故障機(jī)理，以及靜態(tài)特性曲線(xiàn)，并分析研究了現(xiàn)有的幾種人工智能故障診斷方法，例如專(zhuān)家系統(tǒng)、灰色理論，，模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析其基本原理，結(jié)合電液伺服閥和安全閥本身的特性，選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這兩種閥門(mén)進(jìn)行故障診斷。論文利用實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的電液伺服閥出油口和回油口的壓差作為網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，將設(shè)定的五個(gè)故障狀態(tài)作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，為后面的故障診斷提供樣本數(shù)據(jù)。 利用MATLAB軟件對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編程，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電液伺服閥進(jìn)行診斷并比較結(jié)果，最后選用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為核電廠(chǎng)閥門(mén)故障診斷的方法。 分析安全閥的結(jié)構(gòu)和故障機(jī)理，結(jié)合安全閥的故障特點(diǎn)，利用反映其狀態(tài)的相關(guān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析出適合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的輸入層和輸出層，為后續(xù)的閥門(mén)故障診斷奠定基礎(chǔ)。
[Abstract]:In the nuclear power plant, respectively, electro-hydraulic servo valve and safety valve as the equipment is very important in a loop and two loop, its work directly affects the whole system operation, and its failure has the characteristics of non-linear, uncertain, so the two kinds of valves on the fault diagnosis method for the diagnosis or the prediction of its possible faults is necessary.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TH134;TM623

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1340150