引言

核电站阀门是核电站最重要的设备之一，负责将反应堆产生的热能和机械能输送到汽轮机、锅炉、发电机等重要机械设备。核电阀运行过程中存在不确定性和随机性，核电站运行过程中设备故障或不计划停止。因此，预测核电阀的故障可以提前采取措施避免事故，以下将探讨核电阀的故障预测研究和系统设计。

首先，研究核电阀的故障预测和系统设计，实现理论背景

近年来，国内外专家学者研究了神经网络、支持向量机、粒子群算法、遗传算法等多种故障预测方法。模糊神经网络是一种具有非线性映射关系的多层网络，通过提取和量化样本数据的特征来获得。随着人工智能理论在电力行业的应用和工业控制领域智能水平的不断提高，人们开始关注智能机器人技术对核电阀等设备故障预测的研究。国外在这一领域有大量的研究成果，如美国电气与电子工程师协会（IEEE）提出了多层传感器理论，将多层传感器理论应用于核电阀故障预测领域。国内学者还对核电厂的阀门故障进行了大量的研究：杨涛提出了基于神经网络、遗传算法和专家系统的综合分析来预测核电阀门的故障；陈红兵利用模糊神经网络模型研究核电厂阀门设备的故障率；韩永红建立了核电阀振动信号模糊神经网络数学模型；胡俊良提出了基于模糊神经网络和多层传感器理论建立核电厂阀门设备的故障预测模型。

在此基础上，提出了基于模糊神经网络和多层传感器理论的核电阀故障预测系统，通过设计核电厂阀振动信号预处理算法获得核电厂阀设备振动信号，采用多层传感器理论建立核电阀设备参数模型，模糊神经网络模型拟合核电阀振动信号，验证各阶段预测结果。

二、模糊神经网络简介

模糊神经网络（FuzzyNeuralNetwork,FNN）它是一种具有自组织、自学习、自适应和反馈调整能力的新型智能系统。它是一门结合模糊数学理论、计算机科学、信息科学和人工智能的新兴学科，也是国内外智能技术研究的热点之一。

模糊神经网络是将模糊集合和推理机制应用于人工智能领域的一个成功例子。将输入变量（或数据）映射为集合，通过推理和分析得到输出值（或预测值）。在这个过程中，输入变量和输出变量是独立的，但有一定的相关性。

由于输入变量和输出结果具有很大的不确定性和随机性，因此不能用传统的数学方法来处理对系统性能有很大影响的非线性因素。

模糊神经网络可用于非线性问题、模糊问题和不确定性问题（如非线性规划等）。它是一种处理不确定因素与数据关系的新型智能系统，具有模拟人脑思维活动的功能和强大的计算能力。

模糊神经网络系统由输入层、输出层和隐藏层组成。隐藏层是网络的核心部分，决定了模糊神经网络各节点之间的连接方式。模糊神经网络采用多层感知机（MLP），在隐藏层中有隐层神经元，在每个隐层神经元中加入不同权值的权重向量。本文设计了以核能阀振动信号为输入变量的模糊神经网络模型，采用多层传感器方法拟合核电阀故障的特征参数。同时，为了使预测模型更好地描述核电阀的运行规律，本文采用了多层感知机理论。改进核函数，使核函数参数设置更简单；将模糊规则引入神经网络进行训练；利用遗传算法优化参数设计，验证模型预测核电站阀门故障概率比神经网络预测核电站泵故障概率更准确，验证模糊神经网络用于核电阀门故障预测的可行性和有效性。

三、核电阀门故障预测系统结构设计

设计的预测系统主要由前端传感器和后端推理机组成。前端传感器包括传感器、采集模块、处理模块和存储程序。其中，传感器和采集模块用于感知核电阀的振动信号，后端推理用于预测采集到的电信号的故障。

模糊神经网络用于建立核电阀门故障预测模型。推理机制包括:模糊映射函数、隶属函数和隶属度。系统的主要功能设计如下:一是根据核电阀门振动信号特征提取的特征参数建立核电阀门故障预测模型;二是利用模糊神经网络对核电站阀门振动信号进行预处理，并将特征数据作为训练样本输入模糊神经网络，得到模糊神经网络的训练过程;最后，利用最小二乘法求解模糊神经网络的隶属函数，得到核电站阀门的故障识别模型。整个预测系统可以实时监控核电站阀门故障，并通过后台数据库存储数据信息，供管理者查看、统计和分析。

四、基于数据集成和数据预处理的多层传感系统设计

为了提高预测的准确性，采用了三种数据集成方法：一种是基于规则学习的数据集成，另一种是基于信息熵和高斯混合分布的数据集成，另一种是基于专家知识的数据集成。

（1）数据集成：用固定参数的高斯混合分布函数加权求和，确定初始输出，然后在此基础上加权求和，获得各种本值。

(2)数据预处理:根据特征向量进行特征选择、特征压缩，并利用Lasso滤波对数据进行去噪。

（3）专家知识推理：利用遗传算法优化神经网络输出值。

（4）专家推理过程：根据输入信息，采用多层传感器输出值识别分类。

模糊神经网络用于核电站阀门故障预测中的原始信号建模，得到的振动模型是模糊神经网络与多层传感器输出值建模相结合的初始信号建模。

五、核电阀门故障预测模块设计及仿真验证

本文的研究对象是核电站的阀门，在运行过程中会产生振动信号，核电阀的振动信号具有多种变化和随机性，因此在预测核电阀故障时必须进行预处理。

预处理核电阀振动信号主要包括以下步骤：

(1)提取核电阀振动信号的特征；

(2)对核电站工况下收集的大量数据进行预处理；

（3）利用模糊神经网络原理设计模糊神经网络；

(4)运用多层传感器原理构建核电站工况下采集的大量数据故障预测模型。

通过上述步骤，将建立的核电阀故障预测模型与核电站在实际运行过程中的工况和时间相关性强的数据进行比较分析，验证了本文提出的核电阀故障预测系统的设计方案是有效可行的，具有一定的应用价值。同时，本文开发的故障预测系统也为比较分析其他类似领域其他设备和传感器产生的信号和真实值提供了技术支持。

结束语

本文采用的模糊神经网络和多层传感器理论为建立核电阀门故障预测理论提供了新的技术方法。在核电站阀门故障预测系统的设计过程中，可根据实际需要灵活选择相关算法。由于核电阀的不确定性和随机性强，本文提出的核电站阀门故障预测系统无法准确模拟各工况下所有核电站的阀门振动信号。研究最终将预测结果与核电厂正常运行条件下收集的故障信号进行了比较分析，验证了建立核电阀门故障预测模型和提出系统设计方法是可行的。