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在核电厂中，电液伺服阀和安全阀分别作为一回路、二回路的非常重要的设备，其工作情况直接影响到整个系统的运转，而且其故障呈现非线性、不确定性等特点，所以针对这两种阀门研究其故障诊断的方法，对其可能发生的故障进行诊断或预测是极其必要的。本论文首先分析了电液伺服阀在核电系统中的应用，基本结构和故障机理，以及静态特性曲线，并分析研究了现有的几种人工智能故障诊断方法，例如专家系统、灰色理论，模糊理论、人工神经网络，分析其基本原理，结合电液伺服阀和安全阀本身的特性，选用神经网络对这两种阀门进行故障诊断。论