遗传神经网络在蒸汽发生器故障诊断中的应用

"这篇硕士学位论文探讨了人工智能技术中遗传神经网络在蒸汽发生器故障诊断中的应用。作者姜兴伟在核能科学与工程领域，由导师施小成指导下完成此研究，发表于2004年。" 文章指出，蒸汽发生器作为核动力设备的关键组成部分，其故障诊断系统的配置对于保障设备的稳定运行和降低事故率至关重要。由于核动力装置的复杂性及运行参数的大幅波动，传统的故障诊断方法在此类场景中表现有限。随着人工智能和模式识别技术的快速发展，智能化诊断技术成为故障诊断研究的新趋势。 该研究深入分析了国内外先进的核动力装置状态监测和故障诊断系统，针对蒸汽发生器建立了故障仿真模型，模拟了三种典型故障的动态过程。研究提出了一种结合遗传算法（GA）和反向传播（BP）神经网络的方法。利用遗传算法的全局搜索能力优化BP网络的初始权重，实现了二者的协同工作，既弥补了BP网络可能陷入局部最优的不足，又保留了其精确搜索的优点。 论文通过"连续异或"问题验证了遗传神经网络的正确性和有效性，并将其与传统BP网络对比应用于蒸汽发生器故障诊断。结果显示，遗传神经网络在诊断速度、精度和实用性上均表现出优势。 最后，基于Visual C++开发了一个用户友好的蒸汽发生器故障诊断系统，该系统采用人机交互界面，操作简便。这一系统是遗传BP网络在实际应用中的一个实例，体现了理论研究与实际工程应用的紧密结合。 关键词涵盖了蒸汽发生器、故障诊断、BP神经网络和遗传算法，表明该研究的核心内容和技术手段。 综上，该论文详细阐述了如何利用遗传神经网络这一智能工具解决蒸汽发生器故障诊断的问题，为核能领域的故障预测和预防提供了新的思路和技术支持。