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PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法
被引量:
4
1
作者
王志超
夏虹
+1 位作者
彭彬森
朱少民
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1748-1753,共6页
为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精...
为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数。基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估。性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性。
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关键词
核动力装置
故障程度评估
最小二乘-支持向量机
粒子群优化算法
运行支持
回归模型
优化算法
数据驱动
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职称材料
核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究
被引量:
6
2
作者
徐仁义
王航
+2 位作者
彭敏俊
刘永阔
邓强
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1759-1765,共7页
为了提高核电厂电动闸阀的预测性维修能力,本文提出一种基于粒子群优化的粒子滤波故障预测方法。针对电动闸阀外漏这一典型退化模式,通过结合外漏故障的退化机理分析,利用Paris模型和声发射传感信号构建外漏故障发展的状态空间模型,利...
为了提高核电厂电动闸阀的预测性维修能力,本文提出一种基于粒子群优化的粒子滤波故障预测方法。针对电动闸阀外漏这一典型退化模式,通过结合外漏故障的退化机理分析,利用Paris模型和声发射传感信号构建外漏故障发展的状态空间模型,利用粒子群算法在重采样前对粒子的分布进行合理优化,以解决粒子滤波存在的粒子退化问题。实验测试表明:相较于基本粒子滤波模型、长短时记忆网络模型,本文所述方法具有更高的预测精度,能够为核电厂电动闸阀的智能运维和预测性维修提供技术储备。
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关键词
核电厂
电动闸阀
外漏
故障机理
声发射信号
粒子滤波
粒子群算法
故障预测
预测性维修
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职称材料
题名
PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法
被引量:
4
1
作者
王志超
夏虹
彭彬森
朱少民
机构
哈尔滨工程大学核安全与先进核能技术重点实验室
哈尔滨工程大学
核
安全与
仿真
技术
国防
重点
学科
实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1748-1753,共6页
基金
国家自然科学基金项目(U21B2083)
国防科技工业核动力技术创新中心项目(HDLCXZX-2021-ZH-019)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3072021GIP1503).
文摘
为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数。基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估。性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性。
关键词
核动力装置
故障程度评估
最小二乘-支持向量机
粒子群优化算法
运行支持
回归模型
优化算法
数据驱动
Keywords
nuclear power plants
failure severity evaluation
least square support vector machine
particle swarm optimization
operation support
regression model
optimization algorithm
data-drive
分类号
TL363 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究
被引量:
6
2
作者
徐仁义
王航
彭敏俊
刘永阔
邓强
机构
哈尔滨工程大学核安全与先进核能技术重点实验室
工业和信息化部
核
安全与
仿真
技术
重点
学科
实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1759-1765,共7页
基金
哈尔滨工程大学研究课题(KY90200210007).
文摘
为了提高核电厂电动闸阀的预测性维修能力,本文提出一种基于粒子群优化的粒子滤波故障预测方法。针对电动闸阀外漏这一典型退化模式,通过结合外漏故障的退化机理分析,利用Paris模型和声发射传感信号构建外漏故障发展的状态空间模型,利用粒子群算法在重采样前对粒子的分布进行合理优化,以解决粒子滤波存在的粒子退化问题。实验测试表明:相较于基本粒子滤波模型、长短时记忆网络模型,本文所述方法具有更高的预测精度,能够为核电厂电动闸阀的智能运维和预测性维修提供技术储备。
关键词
核电厂
电动闸阀
外漏
故障机理
声发射信号
粒子滤波
粒子群算法
故障预测
预测性维修
Keywords
nuclear power plant
electric gate valve
leakage
failure mechanism
acoustic emission signal
particle filter
particle swarm optimization
failure prediction
predictive maintenance
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法
王志超
夏虹
彭彬森
朱少民
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究
徐仁义
王航
彭敏俊
刘永阔
邓强
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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