飞艇浮升力随高度变化规律的研究

针对软式飞艇,在确定压力高度和囊体体积的条件下,对其所受的浮升力随高度变化规律进行了理论分析和仿真计算,给出了飞艇囊体体积设计、压力高度的确定与总浮升力和静浮升力各参数之间的数值变化关系,为飞艇的总体设计提供了理论基础。     

基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断

主泵是核电厂非常重要的设备,它直接关系到整个核动力装置能否安全运行,对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点,可以应用于主泵的故障诊断。为此,首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等三种典型故障的故障信息,然后使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对故障模型进行训练,最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好,从而验证了该方法的有效性。     

核动力折中稳态运行方案下稳压器压力控制的模糊控制器

运用模糊控制理论,针对稳压器压力控制的特点,为解决核动力装置折中稳态运行方案下低工况运行时一回路压力随负荷变化波动较大的问题,设计了压力模糊控制器。即利用模糊控制器实现稳压器压力调节系统工作参数的在线优化自整定,并以某核动力装置为对象进行了仿真实验。仿真结果表明,本控制器在对原系统不作大改动的前提下,能有效地抑制一回路压力波动,比原有调节系统具有好得多的调节品质。     

基于改进粒子群算法的神经网络及其在核电站故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络以及标准PSO算法神经网络在故障诊断过程中易出现收敛速度低及易陷入局部最优点的问题,提出了一种使用改进PSO(IM-PSO)算法进行训练的神经网络。该方法具有收敛速度快、不易陷入局部极小值的优点。使用该方法对核电站二回路凝给水系统的典型故障进行了诊断,诊断结果表明:该方法的性能优于传统BP算法和标准PSO算法,在复杂系统故障诊断领域具有很好的应用前景。