申请/专利权人：中山大学

申请日：2012-12-26

公开（公告）日：2014-12-24

公开（公告）号：CN103065433B

主分类号：G08B21/02(2006.01)I

分类号：G08B21/02(2006.01)I;G21C17/038(2006.01)I

优先权：

专利状态码：失效-未缴年费专利权终止

法律状态：2019.12.13#未缴年费专利权终止;2014.12.24#授权;2013.05.29#实质审查的生效;2013.04.24#公开

摘要：本发明公开一种压水反应堆堆芯DNBR监测报警装置，本装置将探测器探测到的有关因子经过数据预处理得到DNBR数据库，同时应用云自适支持向量机训练出DNBR非线性计算模型，计算出DNBR值，输出模块显示，再通过手动或智能方式将判别信号经信号传输装置传送给DNBR报警控制器触发报警，并把DNB报警信号反馈回数据库，把需要报警的灾情信号传到达警报系统，让有关人员对压水反应堆堆芯内部DNB发生状况实施紧急消除措施。DNBR监测报警装置具有自学习能力，不断完善DNBR计算模型，运用中央处理器系统进行实时处理，反应速度快，具有高度容错性，能准确及时监测、预报压水反应堆堆芯内部DNBR的变化。

主权项：一种压水反应堆堆芯DNBR监测报警装置，包括探测设备、信号传输装置、中央处理器、DNBR报警控制器和报警设备，所述探测设备通过信号传输装置将所采集的信号传输给中央处理器，中央处理器对信号进行处理，再通过信号传输装置与DNBR报警控制器连接，DNBR报警控制器控制报警设备，其特征在于，所述中央处理器包括数据预处理模块、数据库存储管理模块、DNBR分析模块、自学习模块及输出模块；所述数据预处理模块用于对探测设备实时探测的数据信号进行筛选，剔除一些错误的数据后，将其有序地存入数据库存储管理模块中；所述DNBR分析模块根据预处理筛选来的数据经DNBR非线性计算模型实时计算出相应的DNBR值，判断DNB是否发生，并由输出模块显示出来；其中DNBR非线性计算模型的构建方式为：运用云自适应支持向量机将DNBR分布变化趋势引入计算规则中，训练得到DNBR非线性计算模型；所述自学习模块用于数据分析、知识评价和知识发现，将每一次DNBR报警控制器所做出的判断和预警准确率反馈回数据库，并基于云自适应支持向量机对反馈的数据进行自学习，不断修正样本集和DNBR非线性计算模型，反馈回来的数据存放在数据库中，作为以后判别的数据基础。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 压水反应堆堆芯DNBR监测报警装置

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