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基于噪声信号分析和HMM-SVM混合模型的乏燃料剪切机故障诊断研究
被引量:
7
1
作者
陈甲华
邹树梁
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期825-832,共8页
对乏燃料剪切机运行状态进行监测和故障诊断是保证其正常运行,避免酿成严重事故的重要保障。剪切机的工作噪声中包含了丰富的信息,采集后经小波包变换提取其能量特征后可以很好地表征剪切机的故障状态。本文对剪切机工作噪声信号通过三...
对乏燃料剪切机运行状态进行监测和故障诊断是保证其正常运行,避免酿成严重事故的重要保障。剪切机的工作噪声中包含了丰富的信息,采集后经小波包变换提取其能量特征后可以很好地表征剪切机的故障状态。本文对剪切机工作噪声信号通过三层小波包分解进行特征提取,构建了HMM-SVM混合模型用于剪切机故障的智能诊断。该模型结合了隐马尔可夫模型良好的动态建模能力和支持向量机良好的分类能力及小样本泛化能力强的优点。实验证明,HMM-SVM混合模型用于乏燃料剪切机的故障诊断可取得优于单独HMM或SVM模型的良好效果。
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关键词
乏燃料剪切机
故障诊断
隐马尔可夫模型
支持向量机
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职称材料
BPNN-SVM混合模型法监测乏燃料剪切机刀具磨损状态
被引量:
5
2
作者
陈甲华
邹树梁
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2018年第2期298-303,共6页
提出了一种基于本征模态函数能量距法对乏燃料对剪切机工作噪声进行特征提取,并融合了BP神经网络和支持向量机构建了一种混合模型用于乏燃料剪切机刀具磨损状态的监测。对乏燃料剪切机刀具的正常、轻度磨损、重度磨损和损坏四种状态下...
提出了一种基于本征模态函数能量距法对乏燃料对剪切机工作噪声进行特征提取,并融合了BP神经网络和支持向量机构建了一种混合模型用于乏燃料剪切机刀具磨损状态的监测。对乏燃料剪切机刀具的正常、轻度磨损、重度磨损和损坏四种状态下的工作噪声信号分析的结果表明,该方法可以准确、有效地识别这些状态。
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关键词
乏燃料剪切机
刀具磨损
状态监测
IMF能量距
BP神经网络
支持向量机
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职称材料
基于文本挖掘的核电厂运行事件致因分析
被引量:
1
3
作者
陈甲华
王平平
《核安全》
2023年第2期37-44,共8页
为了对核电厂运行事件的致因进行分析,本文基于文本挖掘技术和python工具对国家核安全局近几年通报的运行事件进行语料库构建和文本预处理,利用基于TF-IDF的SVD算法对原始特征项进行去噪降维处理,得到最大解释度的维度200维,接下来对文...
为了对核电厂运行事件的致因进行分析,本文基于文本挖掘技术和python工具对国家核安全局近几年通报的运行事件进行语料库构建和文本预处理,利用基于TF-IDF的SVD算法对原始特征项进行去噪降维处理,得到最大解释度的维度200维,接下来对文本中的相似描述进行分类归纳,最后得到34项核电厂运行事件致因,借助可视化词云图将事件致因词频统计结果呈现,构建共现网络以得出事件致因之间的关联性,用可视化事件致因的TF-IDF特征值分析事件致因的重要度。结果表明:设备相关事件和人因相关事件占核电厂运行事件的比例较大,相比于前两年的核电厂运行事件,后两年的核电厂运行事件中误碰和监督不到位两项致因的频率明显降低,核电厂应继续加强安全管理,重视运行事件防范。
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关键词
文本挖掘
核电厂
运行事件
致因
TF-IDF
SVD
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职称材料
新型残差网络乏燃料剪切机刀具磨损状态监测模型构建
4
作者
陈甲华
王平平
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第6期1148-1154,共7页
为了解决乏燃料剪切机强背景噪声工作条件、刀具磨损样本少、磨损状态识别准确率低的问题,构建了一种基于软阈值与金字塔挤压注意力改进残差网络的刀具磨损监测模型,利用高效金字塔挤压注意力ESPA模块获得多尺度特征信息的精细特征图,...
为了解决乏燃料剪切机强背景噪声工作条件、刀具磨损样本少、磨损状态识别准确率低的问题,构建了一种基于软阈值与金字塔挤压注意力改进残差网络的刀具磨损监测模型,利用高效金字塔挤压注意力ESPA模块获得多尺度特征信息的精细特征图,并将软阈值加入ESPA模块中作为非线性转换层,过滤背景噪声相关的特征。实验证明,该模型识别准确率优于单独的ESPANet模型与深度残差收缩网络DRSN模型,能够有效识别剪切机刀具磨损状态。
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关键词
乏燃料剪切机
刀具磨损
状态监测
残差网络
金字塔挤压注意力
软阈值
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职称材料
中国电力产业结构调整与优化的战略思考
5
作者
邹树梁
陈甲华
+1 位作者
刘兵
刘文君
《中国军转民》
2005年第1期60-62,共3页
近年来,"电荒"一直困扰着我国,电力不足严重制约了我国经济的发展。本文对我国电力产业现状进行了总结,归纳出我国电力产业存在的一些问题,并针对我国电力产业的现状提出了几点战略思考。
关键词
电力工业
中国
产业结构
电力体制
改革
电源结构
西电东送工程
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职称材料
题名
基于噪声信号分析和HMM-SVM混合模型的乏燃料剪切机故障诊断研究
被引量:
7
1
作者
陈甲华
邹树梁
机构
南华大学
出处
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期825-832,共8页
基金
湖南省军民融合产业发展专项资助项目(2013JMH01)
湖南省重大专项资助项目(2012FJ1007)
文摘
对乏燃料剪切机运行状态进行监测和故障诊断是保证其正常运行,避免酿成严重事故的重要保障。剪切机的工作噪声中包含了丰富的信息,采集后经小波包变换提取其能量特征后可以很好地表征剪切机的故障状态。本文对剪切机工作噪声信号通过三层小波包分解进行特征提取,构建了HMM-SVM混合模型用于剪切机故障的智能诊断。该模型结合了隐马尔可夫模型良好的动态建模能力和支持向量机良好的分类能力及小样本泛化能力强的优点。实验证明,HMM-SVM混合模型用于乏燃料剪切机的故障诊断可取得优于单独HMM或SVM模型的良好效果。
关键词
乏燃料剪切机
故障诊断
隐马尔可夫模型
支持向量机
Keywords
Spent fuel shearing machine
Fault diagnosis
Hidden Markov model
Support vector machine
分类号
TL248 [核科学技术—核燃料循环与材料]
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职称材料
题名
BPNN-SVM混合模型法监测乏燃料剪切机刀具磨损状态
被引量:
5
2
作者
陈甲华
邹树梁
机构
南华大学核科学技术学院
南华大学管理学院
南华大学核设施应急安全作业技术与装备湖南省重点实验室
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2018年第2期298-303,共6页
基金
湖南省军民融合产业发展专项(2013JMH01)
湖南省科技厅重点研发项目(2015GK3030)资助
文摘
提出了一种基于本征模态函数能量距法对乏燃料对剪切机工作噪声进行特征提取,并融合了BP神经网络和支持向量机构建了一种混合模型用于乏燃料剪切机刀具磨损状态的监测。对乏燃料剪切机刀具的正常、轻度磨损、重度磨损和损坏四种状态下的工作噪声信号分析的结果表明,该方法可以准确、有效地识别这些状态。
关键词
乏燃料剪切机
刀具磨损
状态监测
IMF能量距
BP神经网络
支持向量机
Keywords
spent fuel shearing machine
tool wear
condition monitoring
IMF energy moment
BP neuralnetwork
support vector machine
分类号
TL248 [核科学技术—核燃料循环与材料]
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职称材料
题名
基于文本挖掘的核电厂运行事件致因分析
被引量:
1
3
作者
陈甲华
王平平
机构
南华大学经济管理与法学学院
南华大学核设施应急安全作业技术与装备湖南省重点实验室
出处
《核安全》
2023年第2期37-44,共8页
基金
国防科技工业核动力技术创新中心项目,项目编号:HDLCXZX-2021-ZH-013
湖南省教育厅重点项目,项目编号:19A443。
文摘
为了对核电厂运行事件的致因进行分析,本文基于文本挖掘技术和python工具对国家核安全局近几年通报的运行事件进行语料库构建和文本预处理,利用基于TF-IDF的SVD算法对原始特征项进行去噪降维处理,得到最大解释度的维度200维,接下来对文本中的相似描述进行分类归纳,最后得到34项核电厂运行事件致因,借助可视化词云图将事件致因词频统计结果呈现,构建共现网络以得出事件致因之间的关联性,用可视化事件致因的TF-IDF特征值分析事件致因的重要度。结果表明:设备相关事件和人因相关事件占核电厂运行事件的比例较大,相比于前两年的核电厂运行事件,后两年的核电厂运行事件中误碰和监督不到位两项致因的频率明显降低,核电厂应继续加强安全管理,重视运行事件防范。
关键词
文本挖掘
核电厂
运行事件
致因
TF-IDF
SVD
Keywords
text mining
nuclear power plant
operational events
cause
TF-IDF
SVD
分类号
X946 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
新型残差网络乏燃料剪切机刀具磨损状态监测模型构建
4
作者
陈甲华
王平平
机构
南华大学经济管理与法学学院
南华大学核设施应急安全作业技术与装备湖南省重点实验室
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第6期1148-1154,共7页
基金
湖南省教育厅重点项目(19A443)
湖南省社科项目(14JD51)。
文摘
为了解决乏燃料剪切机强背景噪声工作条件、刀具磨损样本少、磨损状态识别准确率低的问题,构建了一种基于软阈值与金字塔挤压注意力改进残差网络的刀具磨损监测模型,利用高效金字塔挤压注意力ESPA模块获得多尺度特征信息的精细特征图,并将软阈值加入ESPA模块中作为非线性转换层,过滤背景噪声相关的特征。实验证明,该模型识别准确率优于单独的ESPANet模型与深度残差收缩网络DRSN模型,能够有效识别剪切机刀具磨损状态。
关键词
乏燃料剪切机
刀具磨损
状态监测
残差网络
金字塔挤压注意力
软阈值
Keywords
spent fuel shearing machine
tool wear
condition monitoring
residual network
pyramid squeeze attention
soft thresholding
分类号
TL248 [核科学技术—核燃料循环与材料]
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职称材料
题名
中国电力产业结构调整与优化的战略思考
5
作者
邹树梁
陈甲华
刘兵
刘文君
机构
南华大学
南华大学经济管理学院
出处
《中国军转民》
2005年第1期60-62,共3页
文摘
近年来,"电荒"一直困扰着我国,电力不足严重制约了我国经济的发展。本文对我国电力产业现状进行了总结,归纳出我国电力产业存在的一些问题,并针对我国电力产业的现状提出了几点战略思考。
关键词
电力工业
中国
产业结构
电力体制
改革
电源结构
西电东送工程
分类号
F426.61 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于噪声信号分析和HMM-SVM混合模型的乏燃料剪切机故障诊断研究
陈甲华
邹树梁
《核科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
在线阅读
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职称材料
2
BPNN-SVM混合模型法监测乏燃料剪切机刀具磨损状态
陈甲华
邹树梁
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于文本挖掘的核电厂运行事件致因分析
陈甲华
王平平
《核安全》
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
新型残差网络乏燃料剪切机刀具磨损状态监测模型构建
陈甲华
王平平
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
中国电力产业结构调整与优化的战略思考
邹树梁
陈甲华
刘兵
刘文君
《中国军转民》
2005
0
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职称材料
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