【摘 要】
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针对核反应堆一回路堆芯控制棒驱动机构可能发生卡棒、漏棒和滑棒故障,提出了以物联网为决策诊断框架的粗糙集神经网络融合算法,应用MEMS传感器、Zig Bee模块和Multi-Agent模
【机 构】
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哈尔滨工程大学工程训练中心,核安全与仿真技术国防重点学科实验室哈尔滨工程大学
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针对核反应堆一回路堆芯控制棒驱动机构可能发生卡棒、漏棒和滑棒故障,提出了以物联网为决策诊断框架的粗糙集神经网络融合算法,应用MEMS传感器、Zig Bee模块和Multi-Agent模块构建了物联网CRDM故障识别系统的感知层、网络层和支撑层,选取6种输入特征代表棒位位移范围,连续属性约简后作为神经网络Agent模块前置输入,将粗糙集Agent模块简约规则作为隐藏层判断准则.实验结果表明,Multi-Agent诊断结果与实际故障相符,从CRDM故障识别角度验证了物联网应用于核动力装置故障诊断的可行性及粗糙
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