| 基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断 |
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| 引用本文： | 毛伟,余刃,陆古兵.基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断[J].海军工程大学学报,2012(5):82-85. |
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| 作者姓名： | 毛伟 余刃 陆古兵 |
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| 作者单位： | 海军工程大学动力工程学院 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 支持向量机 主泵 转子 故障诊断 |
Fault diagnosis of main coolant pump in a certain nuclear power station based on LS-SVM method |
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| MAO Wei,YU Ren,LU Gu-bing.Fault diagnosis of main coolant pump in a certain nuclear power station based on LS-SVM method[J].Journal of Naval University of Engineering,2012(5):82-85. |
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| Authors: | MAO Wei YU Ren LU Gu-bing |
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| Institution: | (College of Power Engineering,Naval Univ.of Engineering,Wuhan 430033,China) |
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