| 基于迭代退火算法优化的SVR在核动力装置故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 赵鑫,蔡琦,张黎明,王晓龙. 基于迭代退火算法优化的SVR在核动力装置故障诊断中的应用[J]. 海军工程大学学报, 2020, 32(1): 70-75. DOI: 10.7495/ji.ssn.1009-3486.2020.01.012 |
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| 作者姓名： | 赵鑫 蔡琦 张黎明 王晓龙 |
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| 作者单位： | 海军工程大学核科学技术学院,武汉430033,海军工程大学核科学技术学院,武汉430033,海军工程大学核科学技术学院,武汉430033,海军工程大学核科学技术学院,武汉430033 |
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| 摘 要： | 针对船用核动力装置主蒸汽管道破口大小依照监测参数的变化很难有精确估计的问题,首先使用了支持向量回归(SVR)对破口大小进行了判断,将破口大小作为诊断模型的预测值;然后,使用迭代退火算法对支持向量机的训练参数进行了优化,并与未优化的模型进行了对照。对比结果表明:优化后的诊断模型精度高,泛化能力强。
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| 关 键 词： | 迭代退火 支持向量回归 故障诊断 参数优化 |
Application of iterative-annealing optimized SVR in fault diagnosis of nuclear power plant |
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| ZHAO Xin,CAI Qi,ZHANG Li-ming,WANG Xiao-long. Application of iterative-annealing optimized SVR in fault diagnosis of nuclear power plant[J]. Journal of Naval University of Engineering, 2020, 32(1): 70-75. DOI: 10.7495/ji.ssn.1009-3486.2020.01.012 |
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| Authors: | ZHAO Xin CAI Qi ZHANG Li-ming WANG Xiao-long |
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