基于粗糙集理论和支持向量机算法的核电厂故障诊断方法

徐金良; 陈五星; 唐耀阳

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基于粗糙集理论和支持向量机算法的核电厂故障诊断方法

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核电厂故障特征复杂多样,具有不确定性。提出一种基于粗糙集理论和支持向量机(SVM)算法的核电厂故障诊断方法。该方法运用粗糙集理论完成对不确定、不完整数据的约简,然后在此基础上设计SVM多级分类器进行故障诊断。最后,将该方法用于核电厂蒸汽发生器传热管破损、冷端破口、汽相破口、热阱丧失等4种典型故障的诊断。研究表明,该方法能够实现对核电厂故障的快速准确诊断。

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来源
《核动力工程》 |2009年第4期|52-54|共4页
作者
徐金良; 陈五星; 唐耀阳;
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作者单位

海军工程大学船舶与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统理论;
关键词
核电厂; 故障诊断; 粗糙集; 支持向量机;

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