【摘 要】
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小型反应堆具有结构紧凑和多用途的特点,受到了国际社会越来越多的关注。传统的基于信号阈值的故障诊断方法越来越无法满足精确性和高效性的要求。本文利用RELAP5软件模拟了
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2019YFB1901100),国家自然科学基金资助项目(11875215)
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小型反应堆具有结构紧凑和多用途的特点,受到了国际社会越来越多的关注。传统的基于信号阈值的故障诊断方法越来越无法满足精确性和高效性的要求。本文利用RELAP5软件模拟了小型压水堆不同功率水平下的反应堆稳态,蒸汽发生器传热管破裂事故(SGTR)以及冷却剂丧失事故(LOCA),生成了故障诊断所需的样本集。建立了基于PCA-RBF神经网络的故障诊断模型,对不同故障类型、位置和故障程度进行了准确的诊断。最终通过和BP神经网络对比,验证了本文所建立的基于PCA-RBF神经网络的故障诊断模型具有更快的训练速度和诊断精度
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