【摘 要】
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反应堆冷却剂泵(以下简称主泵)作为一回路系统的心脏,其安全性和可靠性至关重要。通过对主泵振动情况进行持续在线监测,不仅能了解主泵运行状态,更重要的是对振动趋势的发展
【机 构】
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中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术国家级重点实验室
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反应堆冷却剂泵(以下简称主泵)作为一回路系统的心脏,其安全性和可靠性至关重要。通过对主泵振动情况进行持续在线监测,不仅能了解主泵运行状态,更重要的是对振动趋势的发展进行分析和预测,实现预知维修。针对主泵振动样本信息不足以及神经网络等具有代表性的分析预测方法存在的缺陷,本文提出了基于LSSVM的趋势分析方法。从理论上研究了LSSVM算法对于非线性小容量样本的优越性,并在算法的基础上构建了支持向量机回归预测模型,最后通过仿真数据对其进行了验证。仿真实验的结果表明,预测模型表现出较高的精度。因此认为LSSVM算
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