کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8084151 | 1521729 | 2018 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Research on intelligent fault diagnosis method for nuclear power plant based on correlation analysis and deep belief network
ترجمه فارسی عنوان
تحقیق بر روی روش تشخیص خطای هوشمند برای نیروگاه هسته ای بر اساس تحلیل همبستگی و شبکه اعتقاد عمیق
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نیروگاه هسته ای، تشخیص گسل، تجزیه و تحلیل همبستگی، یادگیری عمیق، شبکه اعتقادی درونی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
The complexity and safety requirements for Nuclear power plants (NPP) warrant a reliable fault diagnosis approach. In this paper, we present a fault diagnosis method based on Correlation Analysis and Deep Belief Network. We utilized the feature selection capability of Correlation Analysis for dimensionality reduction and deep belief network for fault identification. We also discussed the implementation of the algorithm and the process of model building that is characteristics of NPP. To illustrate the performance of the proposed fault diagnosis model, we utilized Personal Computer Transient Analyzer (PCTRAN). In addition, we also compared the fault diagnostic results from back-propagation neural network and support vector machine with our method. The results show that the proposed method has obvious advantages over other methods, and would be of profound guiding significance to the fault diagnosis of NPP.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Progress in Nuclear Energy - Volume 108, September 2018, Pages 419-427
Journal: Progress in Nuclear Energy - Volume 108, September 2018, Pages 419-427
نویسندگان
Bin-Sen Peng, Hong Xia, Yong-Kuo Liu, Bo Yang, Dan Guo, Shao-Min Zhu,