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基于GSA-SVM的谱仪放大器故障诊断研究

Study on fault diagnosis for spectroscope amplifier based on GSA-SVM
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摘要 针对核辐射探测系统中的谱仪放大器的故障诊断问题,设计并验证了一种可以在核辐射探测系统工作时对谱仪放大器进行故障诊断的诊断方案。以谱仪放大器前端的电荷灵敏放大器的输出脉冲信号为诊断电路激励信号,使用小波包分解提取不同故障状态下的谱仪放大器输出电压波形的特征信息,通过引力搜索算法(GSA)优化的支持向量机(SVM)实现基于故障特征信息的故障分类。仿真结果表明:在谱仪放大器出现的单软故障与组合软故障时,GSA-SVM能够依据故障信号的特征信息对故障进行准确的分类,实现了对谱仪放大器的高效诊断。 Aiming at the fault diagnosis problem of the spectrometer amplifier in nuclear radiation detection system, a diagnostic method that can diagnose the fault of the spectrometer amplifier when the nuclear radiation detection system is working is designed and verified.The method uses the output pulse signal of the charge-sensitive amplifier at the front end of the spectrometer amplifier as the excitation signal of the diagnostic circuit, and uses wavelet packet decomposition to extract the characteristic information of the output voltage waveform of the spectrometer amplifier under different fault states.Support vector machine(SVM) optimized by gravity search algorithm(GSA) achieve fault classification based on fault feature information.The simulation results of the model show that when single and combined soft faults occur in the spectrometer amplifier, the GSA-SVM model can accurately classify the faults according to the characteristic information of the fault signal, and realize the efficient diagnosis of the spectrometer amplifier.
作者 刘冬梅 王浩然 刘春 刘志强 LIU Dongmei;WANG Haoran;LIU Chun;LIU Zhiqiang(School of Electrical and Automation Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)
出处 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第12期62-65,共4页 Transducer and Microsystem Technologies
基金 国家重点研发计划资助项目(2017YFE0301105) 国家自然科学基金资助项目(11975276)。
关键词 核辐射探测 谱仪放大器 引力搜索算法 支持向量机 故障诊断 nuclear radiation detection spectrometer amplifier gravitational search algorithm(GSA) support vector machine(SVM) fault diagnosis
作者简介 刘冬梅(1982-),女,博士,教授,主要研究领域为电磁测量设备及其故障诊断。;通讯作者:刘春(1970-),女,硕士,副教授,主要研究领域为模拟电路故障诊断。
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