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核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究
被引量：
7
1
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
核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究
被引量：
7
1
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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作者
出处
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被引量
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1
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
7
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