论文摘要
为保证系统运行的可靠性,核电厂对安全级数字化仪控系统主控制器的负荷率有着严格的要求,在系统投入正式运行前需要测试主控制器的负荷率。为了能够在设计阶段得到准确的负荷率值,有必要对具有非线性组合特点的主控制器的组态模块的执行时间进行研究,从而得到主控制器负荷率的预测值。为此设计了基于BP神经网络模型预测主控制器负荷率的方案;针对BP神经网络在训练过程出现的最优化问题,采用遗传算法加以优化改进。结果表明,该方法能够对主控制器负荷率进行快速准确的预测,满足实际工程需求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 齐帅,陈智,吴志强,丁琳,刘朝晖
关键词: 数字化仪表与控制系统,主控制器负荷率,神经网络,遗传算法
来源: 自动化与仪表 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 核科学技术,电力工业,自动化技术
单位: 南华大学计算机学院,中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(61403183)
分类号: TM623;TP183
DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.07.002
页码: 5-9
总页数: 5
文件大小: 349K
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标签：数字化仪表与控制系统论文; 主控制器负荷率论文; 神经网络论文; 遗传算法论文;