【摘 要】
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核动力系统是一个非常复杂的系统,一旦发生问题,就可能产生严重的后果。核动力设备的故障诊断直接关系到装置的安全性和可靠性。本文将隐马尔可夫模型和支持向量机引入到核动
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核动力系统是一个非常复杂的系统,一旦发生问题,就可能产生严重的后果。核动力设备的故障诊断直接关系到装置的安全性和可靠性。本文将隐马尔可夫模型和支持向量机引入到核动力设备的故障诊断中,丰富了诊断的方法和手段,并在仿真实验中取得了良好的效果。本文对故障信号在幅域、频域、时频域的特征提取技术以及特征选择的具体算法进行了研究,通过对HMM和SVM的基本理论和算法的研究,提出了将HMM的一种改进算法CGHMM应用于混合模型,最终建立了一种新的HMM/SVM混合模型。本文的主要内容如下:1、详细介绍了核动力系统故障诊断的研究现状和背景,并分析了基于HMM/SVM混合模型应用于核动力旋转机械设备故障诊断的可行性。2、分别从振动信号的幅域、频域、时频域对核动力旋转机械设备特征提取的方法进行了研究,重点研究了基于小波分析与小波包能量距的特征提取方法。3、总结了核动力旋转机械设备常见故障及故障特征,研究了特征提取后特征选择的问题和具体算法。4、对HMM和SVM的基本原理和算法做了介绍与研究,并提出了一种新的HMM/SVM混合模型。5、设计了仿真实验方案,对基于HMM/SVM混合模型的诊断方法进行了实验验证。本文以国家高技术研究发展计划“863”计划项目(项目编号:2008AA04Z407):“基于隐马尔可夫—支持向量机的核电装备状态监测与故障诊断技术研究”为基础,是对核动力设备的故障诊断方法有益的扩展和补充。
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