【摘 要】
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为了解决核电厂故障诊断中遇到的专家知识不完备，虚假信号以及对多故障进行诊断等问题，针对核电厂故障诊断的特点，结合经典概率论，利用遗传算法（ＧＡ），将核电厂部件状态与遗传算法中的群
【机 构】
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清华大学核能技术设计研究院!北京100084,清华大学核能技术设计研究院!北京100084
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为了解决核电厂故障诊断中遇到的专家知识不完备，虚假信号以及对多故障进行诊断等问题，针对核电厂故障诊断的特点，结合经典概率论，利用遗传算法（ＧＡ），将核电厂部件状态与遗传算法中的群体相联系，在核电厂模拟机上，验证了核电厂二回路３ 个典型事故的诊断过程。实现多故障诊断，并对诊断过程中存在的专家知识不完备，虚假信号等问题有相当的适应性。
In order to solve the problems such as incomplete expert knowledge, false signal and diagnosis of multiple faults encountered in nuclear power plant fault diagnosis, aiming at the characteristics of nuclear power plant fault diagnosis, combined with classical probability theory, genetic algorithm (GA) The state is linked with the group of genetic algorithm. On the simulator of NPP, the process of diagnosing three typical accidents in the second circuit of NPP is verified. Achieve multi-fault diagnosis, and have considerable adaptability to the problems of incomplete expert knowledge and false signals existing in the diagnosis process.
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