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基于專家系統(tǒng)的核動力裝置故障診斷技術(shù)研究

發(fā)布時間:2023-07-25 01:08
  確保核安全是核動力裝置運(yùn)行的首要目標(biāo)。由于核動力裝置系統(tǒng)與設(shè)備多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、且測量點(diǎn)多,因此一旦發(fā)生故障會產(chǎn)生數(shù)量龐大的警報,操縱員進(jìn)行故障處理承受極大的精神壓力,存在較大的人因失誤。利用核動力裝置故障診斷系統(tǒng)對核動力裝置運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時評估,通過警報分析可以迅速識別引發(fā)系統(tǒng)異常的原因性警報、排除結(jié)果性警報,并進(jìn)而確定故障的原因,對指導(dǎo)操縱員進(jìn)行有效操作并緩解事故后果具有重要意義。專家系統(tǒng)通過領(lǐng)域?qū)<医⒐收显\斷專家知識庫,無需建立系統(tǒng)和設(shè)備的詳細(xì)數(shù)學(xué)模型,可以描述故障征兆與故障之間的復(fù)雜的因果關(guān)系,支持警報分析和故障診斷功能,具有技術(shù)成熟可靠、診斷過程清晰、可追溯、以及診斷結(jié)果魯棒性好等優(yōu)點(diǎn),適用于核動力裝置故障診斷系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用。本文對基于專家系統(tǒng)的核動力裝置故障診斷技術(shù)進(jìn)行研究,重點(diǎn)研究專家系統(tǒng)應(yīng)用中的兩個難點(diǎn)問題,即故障診斷專家知識庫的建立以及故障診斷專家知識庫推理技術(shù)。論文主要包括以下內(nèi)容:(1)采用基于多層流模型警報分析技術(shù)構(gòu)建核動力裝置警報分析專家知識庫。在傳統(tǒng)多層流模型基礎(chǔ)上,提出規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的警報因果推理關(guān)系,將多層流模型和警報推理關(guān)系相結(jié)合形成警報分析專家知識庫。...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 核動力裝置故障診斷技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內(nèi)容安排
第2章 警報分析專家知識庫構(gòu)建
    2.1 警報分析專家知識庫基本結(jié)構(gòu)
    2.2 基于多層流模型的警報分析專家知識庫構(gòu)建
        2.2.1 多層流模型構(gòu)建警報分析專家知識庫出發(fā)點(diǎn)
        2.2.2 多層流模型建模技術(shù)
        2.2.3 系統(tǒng)多層流模型建模
        2.2.4 警報分析專家知識庫
    2.3 本章小結(jié)
第3章 故障診斷專家知識庫構(gòu)建
    3.1 故障診斷專家知識庫結(jié)構(gòu)
    3.2 典型故障診斷專家知識庫
        3.2.1 FMEA分析
        3.2.2 基于警報分析的故障診斷專家知識庫構(gòu)建
        3.2.3 基于典型規(guī)則的故障診斷專家知識庫構(gòu)建
    3.3 通用故障診斷專家知識庫構(gòu)建
    3.4 本章小結(jié)
第4章 故障診斷系統(tǒng)開發(fā)與驗(yàn)證
    4.1 故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)總體原則
    4.2 故障診斷系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)
    4.3 故障診斷單元的設(shè)計(jì)與開發(fā)
        4.3.1 故障診斷總體模塊設(shè)計(jì)與開發(fā)
        4.3.2 MFM建模平臺設(shè)計(jì)與開發(fā)
        4.3.3 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)與開發(fā)
        4.3.4 狀態(tài)監(jiān)測模塊設(shè)計(jì)與開發(fā)
        4.3.5 推理機(jī)模塊設(shè)計(jì)與開發(fā)
        4.3.6 警報分析與故障診斷專家知識庫模塊開發(fā)
        4.3.7 人機(jī)界面單元設(shè)計(jì)與開發(fā)
    4.4 故障診斷驗(yàn)證
        4.4.1 通用故障診斷驗(yàn)證
        4.4.2 典型故障診斷驗(yàn)證
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果
致謝



本文編號:3836869

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