發(fā)布時間：2024-04-22 03:59

　　核電廠相關(guān)設(shè)備的故障診斷技術(shù)研究是核電安全范圍內(nèi)的關(guān)注熱點,其重要性直接關(guān)系到核電廠的安全運行。故障診斷旨在輔助操作員進行故障辨識、故障成因分析、遏制故障的升級和故障向更深層次的惡化,以免工作人員操作不當而導(dǎo)致事故的發(fā)生,并預(yù)防核泄漏事故對民眾和環(huán)境造成威脅。伴隨信息與智能化的不斷進步,以數(shù)據(jù)驅(qū)動為基礎(chǔ)的故障診斷方法成為當今的研究熱點。核電廠作為復(fù)雜而又特殊的發(fā)電廠,擁有大大小小系統(tǒng)300多個、電廠設(shè)備數(shù)以萬計,核電廠的在線實時監(jiān)控系統(tǒng)的測點就超過兩萬個,在這么龐雜的數(shù)據(jù)資源中要想建立系統(tǒng)而又精確的解析模型就顯得非常困難。以數(shù)據(jù)驅(qū)動為基礎(chǔ)的故障診斷方法就是在不必建立解析模型的情況下對過程運行中的數(shù)據(jù)進行分析和處理,進而完成故障診斷任務(wù)。支持向量機作為數(shù)據(jù)驅(qū)動式故障診斷方法的重要部分,采用結(jié)構(gòu)風險最小化原理,解決了維數(shù)災(zāi)難和局部最小化問題,而且所需的故障樣本少,其具有很高的應(yīng)用價值與理論研究價值。核電廠大部分系統(tǒng)之間存在著非線性關(guān)系,而基于主元分析的狀態(tài)異常監(jiān)測方法在分析非線性數(shù)據(jù)時能力略顯不足,所以本論文利用核主元分析(KPCA)來提高主元分析的非線性處理能力。KPCA主元分析方法的核...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1故障診斷方法劃分

圖1.1故障診斷方法劃分廠故障診斷系統(tǒng)概述作為當今的新型清潔能源，具有能量密度大、效率高等優(yōu)點，全球發(fā)展核能，中國現(xiàn)今也在積極推動第三代核電的建設(shè)工作，已經(jīng)在AP1000、CAP1400、華龍一號等。但是隨著“十三五”對核能的核電地位的同時還要兼顧核能安全問題[21]，歷史....

圖3.1機器學習基本模型

第3章支持向量機及其算法研究第3章支持向量機及其算法研究機是通過最優(yōu)化方法和數(shù)學理論來解決信息挖掘中部分問題克服“維數(shù)災(zāi)難”與“過學習”等傳統(tǒng)機器學習的困難，已形分析、語音識別、生物信息、故障識別與預(yù)測等眾多領(lǐng)域經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等“黑盒”，不僅有著良好的統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)、直而且....

圖3.2風險最小化化示意圖

習算以此數(shù)子尋險的量機量機量機能化問構(gòu)造算法求解問此保證期望子集，每個找能夠平衡的界最小。結(jié)機方法就是機分類機分類原能夠用于分問題求目標造目標函數(shù)圖3.2題時，我們風險令人滿子集內(nèi)VC衡經(jīng)驗風險結(jié)構(gòu)風險最由結(jié)構(gòu)風險原理類與回歸，函數(shù)的參數(shù)，通過目標風險最小化們在確保經(jīng)驗滿意。....

圖3.3支持向量機超平面

圖3.3支持向量機超平面持向量機最早是二分類的模式識別算法，如圖3.3所示，圖中有兩種待，其中1,2,,{1,1}iiny，能夠?qū)�兩類�?shù)據(jù)正確區(qū)分開來的直線稱為)xb，一維空間里分類超平面是一個點，二維空間里分類超平面是間里分類超平面是一個面，高....

本文編號：3961897