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在核电站运行过程中，由于蒸汽流量随负荷变化，蒸汽发生器内沸腾区域的气泡数量因局部压力变化而变化，水位呈现瞬时“虚假水位”现象，给蒸汽发生器的水位特性辨识带来困难。如果处理不当，就会严重影响核电站的安全运行。为了提高蒸汽发生器水位特性的辨识效果，对基于神经网络的蒸汽发生器水位辨识方法进行了研究。辨识模型采用串．并联型辨识结构。网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法（LMBP）。仿真结果表明，所提出的方法具有良好的辨识性能。