Preview

Глобальная ядерная безопасность

Расширенный поиск

КОНЦЕПЦИЯ МОНИТОРИНГА ОБОРУДОВАНИЯ АЭС НА ОСНОВЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ОБУЧЕННОЙ НЕЙРОСЕТИ

https://doi.org/10.26583/gns-2020-01-09

Аннотация

В данной статье рассматривается концепция мониторинга, основанная на непараметрической статистике. Областью возможного применения предполагается мониторинг технологических систем АЭС. Современные сложные производства и техногенные среды оснащаются промышленными системами мониторинга. Естественной формой эволюции таких систем является генерация альтернативных концептов, конструктивов и селекция экземпляров по эффективности в процессе эксплуатации.

Об авторах

В. В. Кривин
Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Россия


В. Я. Шпицер
Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Россия


В. Г. Бекетов
Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Россия


И. О. Ишигов
Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Россия


В. А. Толстов
Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Россия


Список литературы

1. Острейковский, В. А. Безопасность атомных станций. Вероятностный анализ / В. А. Острейковский, Ю. В. Швыряев - Москва : Физматлит, 2008. - 352 с.

2. Лайонс, Р. Цифровая обработка сигналов / Р. Лайонс. - Москва : ООО «Бином-Пресс», 2006. - 656 с.

3. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных / С. А. Айвазян [и др.]. - Москва : Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

4. Брамер, К. и др. Фильтр Калмана-Бьюси / К. Брамер, Г. Зиффлинг - Москва : Наука, 1982. - 199 с.

5. Флах, П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / П. Флах. - Москва : ДМК Пресс, 2015. - 400 с.

6. Соколова, Э. С. Анализ временных рядов технических параметров промышленных объектов / Э. С. Соколова, Д. А. Ляхманов // Труды Нижегородского государственного технического университета им. Р. Е. Алексеева, 2013. - № 2(99). - С. 88-95.

7. Вентцель, Е. С. Теория случайных процессов и её инженерные приложения / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. - Москва : Высшая школа, 2000. - 383 с.

8. Рунион, Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход. - Москва : Финансы и статистика, 1982. - 198 с.

9. Погосов, А. Ю. Моделирование физических процессов и технологическая информатизация в нефтяной промышленности и энергетике / А. Ю. Погосов, С. А. Положаенко, Ю. В. Григоренко. - Одесса : Наука и техника. - 2013. - 656 с.

10. Сысоев, Ю. С. Алгоритм прогнозирования дрейфа температур маслосистемы ГЦН блока АЭС с реактором ВВЭР-1000 / Ю. С. Сысоев, В. Г. Бекетов, Н. А. Симакова // Глобальная ядерная безопасность, 2016. - № 3(20). - С. 57-63.

11. Эльясберг, П. Е. Определение движения по результатам измерений / П. Е. Эльясберг. - Москва : Либроком, 2019. - 416 с.

12. Сизиков, В. С. Устойчивые методы обработки результатов измерений / В. С. Сизиков - Санкт-Петербург : «Спец Лит», 1999. - 240 с.


Рецензия

Для цитирования:


Кривин В.В., Шпицер В.Я., Бекетов В.Г., Ишигов И.О., Толстов В.А. КОНЦЕПЦИЯ МОНИТОРИНГА ОБОРУДОВАНИЯ АЭС НА ОСНОВЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ И ОБУЧЕННОЙ НЕЙРОСЕТИ. Глобальная ядерная безопасность. 2020;(1):81-89. https://doi.org/10.26583/gns-2020-01-09

For citation:


Krivin V.V., Shpicer V.Ya., Beketov V.G., Ishigov I.O., Tolstov V.A. The Conception of NPP Equipment Monitoring Based on Nonparametric Statistics and Trained Neural Network. Nuclear Safety. 2020;(1):81-89. (In Russ.) https://doi.org/10.26583/gns-2020-01-09

Просмотров: 180


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2305-414X (Print)
ISSN 2499-9733 (Online)