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基于深度学习神经网络的核电厂故障诊断技术
被引量：
19
1
作者
陈玉昇
杨燕华
+1 位作者
林萌
余刃
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第S1期58-61,共4页
数字化及互联网已经是目前不可逆转的科技发展趋势,由此提高了核电厂采集、处理大量数字化数据的能力,而深度学习神经网络在处理大数据上较传统人脑分析有明显优势,尤其是在信息技术领域被越来越多地应用.利用深度神经网络方法研究核电...
数字化及互联网已经是目前不可逆转的科技发展趋势,由此提高了核电厂采集、处理大量数字化数据的能力,而深度学习神经网络在处理大数据上较传统人脑分析有明显优势,尤其是在信息技术领域被越来越多地应用.利用深度神经网络方法研究核电厂故障诊断技术,提出了基于深度学习的核电厂故障诊断模型,该模型通过分析核电厂大量过程参数,将原始时域信号数据输入深度信念网络进行训练,通过深度信念网络进行整体微调,提高分类准确性.并且从模型训练的效率与模型诊断的准确率出发,分别探究了深度学习神经网络层出以及每层神经元个数的敏感度.对智能算法在核电厂的应用具有一定的借鉴意义.
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关键词
深度神经网络
故障诊断
核电厂
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题名
基于深度学习神经网络的核电厂故障诊断技术
被引量：
19
1
作者
陈玉昇
杨燕华
林萌
余刃
机构
武汉海军工程大学核科学技术学院
上海交通
大学
核科学
与
工程
学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第S1期58-61,共4页
基金
国家科技重大专项资助项目(2017ZX06002002)
文摘
数字化及互联网已经是目前不可逆转的科技发展趋势,由此提高了核电厂采集、处理大量数字化数据的能力,而深度学习神经网络在处理大数据上较传统人脑分析有明显优势,尤其是在信息技术领域被越来越多地应用.利用深度神经网络方法研究核电厂故障诊断技术,提出了基于深度学习的核电厂故障诊断模型,该模型通过分析核电厂大量过程参数,将原始时域信号数据输入深度信念网络进行训练,通过深度信念网络进行整体微调,提高分类准确性.并且从模型训练的效率与模型诊断的准确率出发,分别探究了深度学习神经网络层出以及每层神经元个数的敏感度.对智能算法在核电厂的应用具有一定的借鉴意义.
关键词
深度神经网络
故障诊断
核电厂
Keywords
deep learning
fault diagnosis
nuclear power plant
分类号
TM623 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习神经网络的核电厂故障诊断技术
陈玉昇
杨燕华
林萌
余刃
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
19
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