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基于层次分析法和深度学习的凝汽器健康状况趋势
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作者 钱虹 严庆云 +1 位作者 王海心 王广基 《哈尔滨工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2391-2399,共9页
核电站凝汽器的海洋运行环境导致其工作效率下降,进而产生对二回路冷源损失的影响,本文提出一种基于层次分析法的特征参数贡献度融合方法对其健康度状态进行科学评估。在考虑特征参数对健康度趋势影响的情况下,进一步建立卷积神经网络... 核电站凝汽器的海洋运行环境导致其工作效率下降,进而产生对二回路冷源损失的影响,本文提出一种基于层次分析法的特征参数贡献度融合方法对其健康度状态进行科学评估。在考虑特征参数对健康度趋势影响的情况下,进一步建立卷积神经网络和长短期记忆神经网络的组合预测模型CNN-LSTM,对凝汽器的劣化演变情况做出趋势分析和预判。研究表明:构建的组合预测模型的预测误差最小,低至0.076%。本文可以有效地预见凝汽器设备劣化演变的趋势,对清洗胶球投放时间的确定提供一定的参考。 展开更多
关键词 健康度 清洗胶球 层次分析法 空间距离 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 凝汽器 趋势分析
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