基于SOM神经网络应急柴油发电机组故障诊断研究Study on Fault Diagnosis of EDGs based on SOM Neural Network
李金蓉,邓先红,张乐,陈浩森,段忠平,郝文杰,于大鹏
摘要(Abstract)：
应急柴油发电机组是核电厂安全相关的重要设备，及时准确的故障诊断确保应急柴油发电机组能够正常运行对核安全有着重要的意义。本文梳理核电应急柴油发电机组故障种类，总结故障集、参数集、故障特征数据，利用MATLAB神经网络工具箱建立SOM神经网络实现应急柴油发电机组故障类型的聚类和仿真，准确诊断某时刻应急柴油发电机组出现的单一故障及双重故障。仿真结果表明：SOM神经网络具有故障识别能力，但在对出现两种或两种以上故障诊断过程需要重新建立故障样本，操作比较繁琐，不具备实际操作性，后续对复合神经网络的故障诊断进行研究，保持SOM神经网络诊断准确性的同时兼顾可操作性。
关键词(KeyWords)： 应急柴油发电机组;故障诊断;SOM神经网络;欧氏距离;神经元
基金项目(Foundation):
作者(Author): 李金蓉,邓先红,张乐,陈浩森,段忠平,郝文杰,于大鹏
参考文献(References)：
- [1]何孝园，朱鹏树，李大伟，等.核电厂应急柴油发电机组修改试验启动方式的分析和讨论[J]．核安全，2017,16(2):80-84.
- [2]初向南，赖云亭，关建军，等.核电厂应急柴油机动力单元组件损坏原因分析[J]．核科学与工程，2020,40(06):1035-1043.
- [3]蒋定功.核电大型应急柴油机组软管破裂根本原因分析及措施[J]．核科学与工程，2019,39(01):88-94.
- [4]吴宜灿.福岛核电站事故的影响与思考[J]．中国科学院院刊，2011,26(3):271-277.
- [5]Kurtosis;Investigators from Foshan University Report New Data on Kurtosis(Gear Fault Diagnosis Based on Kurtosis Criterion VMD and SOM Neural Network)[J].Journal of Engineering,2020.
- [6]余勇锋，谷立臣.利用SOM网络可视化方法诊断凝汽器系统故障[J]．液压气动与密封，2009,29(2):64-66.
- [7]严太山，赵琦旭，刘博文，等.基于SOM神经网络的电力变压器故障诊断方法[J]．现代计算机，2021(05):33-36.
- [8]余金宝，谷立臣，孙颖宏.利用SOM网络可视化方法诊断液压系统故障[J]．工程机械，2007(12):54-57.
- [9]陈立爱，陈松，张舒，等.基于SOM-BP复合神经网络的齿轮故障诊断研究[J]．煤矿机械，2021,42(07):187-190.
- [10]徐忠兰.基于SOM神经网络的煤矿用防爆柴油机故障诊断[J]．煤矿机械，2021,42(04):175-177.
- [11]王飞，宋辉，毛伟.基于神经网络的核电厂环境监测系统的研究[J]．核安全，2019,18(5):54-61,67.
- [12]王小川.MATLAB神经网络43个案例分析[M]．北京：北京航空航天大学出版社，2013.
- [13]张德丰.MATLAB神经网络应用设计[M]．北京：机械工业出版社，2012.
- [14]时全局.核电应急柴油发电机定期评估与故障定位方法研究[D]．北京：北京化工大学，2019.