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核测量系统关键电路故障诊断与预测方法研究
1
作者
何佳佶
万波
+3 位作者
闵渊
李昆
黎刚
蔡娇
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2024年第2期262-268,共7页
探讨了一种可实现核测量系统关键电路故障诊断与预测的方法。以核测量系统放大电路为研究对象,采用PSPICE对电路进行建模,通过小波包变换从电路脉冲响应信号中提取出代表电路状态的故障特征信息,将故障特征信息输入BP神经网络模型开展...
探讨了一种可实现核测量系统关键电路故障诊断与预测的方法。以核测量系统放大电路为研究对象,采用PSPICE对电路进行建模,通过小波包变换从电路脉冲响应信号中提取出代表电路状态的故障特征信息,将故障特征信息输入BP神经网络模型开展故障诊断研究,同时,基于相关向量机模型(RVM)开展故障预测研究。研究结果表明:该故障诊断模型对不同故障模式的识别准确率高达99%,且基于量子粒子群滤波算法(QPSO)的RVM模型能够实现电路故障指标发展趋势的准确预测。本项研究可为核测量系统关键电路的维护、保障提供更充实的理论支撑。
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关键词
核测量系统
模拟电路
故障诊断
故障预测
小波包变换
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职称材料
题名
核测量系统关键电路故障诊断与预测方法研究
1
作者
何佳佶
万波
闵渊
李昆
黎刚
蔡娇
机构
核反应堆系统设计技术重点实验室
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2024年第2期262-268,共7页
基金
国家自然科学基金(No.12205287)。
文摘
探讨了一种可实现核测量系统关键电路故障诊断与预测的方法。以核测量系统放大电路为研究对象,采用PSPICE对电路进行建模,通过小波包变换从电路脉冲响应信号中提取出代表电路状态的故障特征信息,将故障特征信息输入BP神经网络模型开展故障诊断研究,同时,基于相关向量机模型(RVM)开展故障预测研究。研究结果表明:该故障诊断模型对不同故障模式的识别准确率高达99%,且基于量子粒子群滤波算法(QPSO)的RVM模型能够实现电路故障指标发展趋势的准确预测。本项研究可为核测量系统关键电路的维护、保障提供更充实的理论支撑。
关键词
核测量系统
模拟电路
故障诊断
故障预测
小波包变换
Keywords
nuclear measurement system
analog circuit
fault diagnosis
fault predetermination
wavelet packet transform
分类号
TL362 [核科学技术—核技术及应用]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
核测量系统关键电路故障诊断与预测方法研究
何佳佶
万波
闵渊
李昆
黎刚
蔡娇
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2024
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