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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。 相似文献
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从核电站压水堆动力装置在运行中ΔT超温度 /超功率保护功能出发 ,介绍了压水堆ΔT超温度 /超功率保护系统 ,分析了确定极限限制线以及保护区的方法 ,并对此作出了评价 . 相似文献
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利用基于小波变换的奇异点奇异性指数(Lip指数)作为信号包络的特征识别指标,提出了一种对调制类型信号的诊断方法,并指出信号的包络分析是解决这类问题较有效的方法.同时,以某型舰用电动阀为例,对故障前后的信号作了分析计算.计算结果表明,与单纯用时域或频域的方法相比,该方法明显地提高了分析结果的精度. 相似文献
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