核动力装置故障诊断：模糊神经网络与RBF神经网络的结合应用

"智能故障诊断技术在核动力装置中的应用研究 (2007年)，主要探讨了如何利用粗糙集理论、模糊神经网络和RBF神经网络提高核动力装置的故障诊断效率和准确性。该研究结合了两种神经网络的优点，以实现更优的故障识别能力。通过仿真实验，验证了这种方法在诊断核动力装置蒸汽发生器U形管破裂等故障方面的有效性，具有高诊断准确性和实时性。" 本文主要关注的是在核动力装置中应用智能故障诊断技术，以提升系统安全性。核动力装置由于其特殊性，对系统的稳定性和安全性有着极高的要求。文章提出了一种创新的方法，即结合粗糙集理论、模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)以及径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的优势来构建一个高效的故障诊断系统。 粗糙集理论在此起着关键作用，它用于数据约简，提取出能够有效描述系统行为的核心规则。这些规则为构建模糊神经网络提供了基础，模糊神经网络以其灵活的拓扑结构和强大的容错能力而受到青睐。FNN的学习速度显著提升，这使得系统能更快地适应和处理复杂的问题。 另一方面，RBF神经网络因其出色的局部性能和单故障诊断能力而被提及。RBF网络无需大量训练就能进行实时诊断，这对于时间敏感的核动力装置故障诊断至关重要。通过将这两种神经网络结合起来，可以实现优势互补，从而创建一个更全面、更精确的故障诊断系统。 为了证明这一方法的有效性，研究人员选取了核动力装置蒸汽发生器U形管破裂等实际故障作为案例，进行了仿真实验。实验结果证实，这种联合网络在诊断准确性、实时性和可扩展性方面表现出色，达到了预期的目标。 文章的关键词包括粗糙集理论、模糊神经网络、RBF神经网络、核动力装置以及故障诊断，表明研究的重点在于利用智能计算方法解决核能领域的关键问题。从文献分类号和文章编号可以看出，这是工程技术领域的一篇学术论文，发表于2007年的《哈尔滨工程大学学报》上，对于理解和改进核动力装置的故障诊断策略具有重要参考价值。