Modeling of vibration monitoring of steam turbine in nuclear power plant using modular artificial neural network
المؤلفون المشاركون
Zahra, Muhammad M.
Abd al-Aziz, Lamya K.
Fahmi, Hassan M.
المصدر
Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications
العدد
المجلد 47، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2014)، ص ص. 164-171، 8ص.
الناشر
الجمعية المصرية للعلوم النووية و تطبيقاتها
تاريخ النشر
2014-02-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper states a methodology for using a Modular Artificial Neural Network (ANN) in modeling the vibration monitoring of the Steam Turbine (ST) in Nuclear Power Plant (NPP).
The input and the output signals of the vibration transducer are used as a source of the training data for the neural network model.
The type of the network used in this methodology is the supervised Multilayer Feed-Forward Neural Networks with the Back-Propagation (BP) algorithm.
The module architecture is according to the Human Factors (HF) Considerations in designing the Human-System Interface (HSI).
The Vibration Severity limits are determined by the International Organization for Standardization (ISO) 10816.
The model also contained 2out of 3 voting and dynamic trip limit value ANNs.
The results show that the proposed Modular ANN has good generalization capability to monitor and protect the machine from the Vibration Severity, increasing the reliability of (ST), and good HSI.
This modeling methodology can be used for the other non-redundant components in NPP such as Reactor Coolant Pump (RCP).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zahra, Muhammad M.& Abd al-Aziz, Lamya K.& Fahmi, Hassan M.. 2014. Modeling of vibration monitoring of steam turbine in nuclear power plant using modular artificial neural network. Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications،Vol. 47, no. 1, pp.164-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724222
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zahra, Muhammad M.…[et al.]. Modeling of vibration monitoring of steam turbine in nuclear power plant using modular artificial neural network. Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications Vol. 47, no. 1 (Feb. 2014), pp.164-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724222
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zahra, Muhammad M.& Abd al-Aziz, Lamya K.& Fahmi, Hassan M.. Modeling of vibration monitoring of steam turbine in nuclear power plant using modular artificial neural network. Arab Journal of Nuclear Sciences and Applications. 2014. Vol. 47, no. 1, pp.164-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-724222
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 170-171
رقم السجل
BIM-724222
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر