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核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
徐仁义;王航;彭敏俊;刘永阔;邓强
作者机构：
哈尔滨工程大学 核安全与先进核能技术重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001;工业和信息化部 核安全与仿真技术重点学科实验室,黑龙江 哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]徐仁义;王航;彭敏俊;刘永阔;邓强-.核电厂电动闸阀外漏故障预测方法研究)[J].哈尔滨工程大学学报,2022(12):1759-1765
A类：
B类：
核电厂,电动闸阀,外漏,故障预测,高核,预测性维修,修能,粒子群优化,粒子滤波,退化模式,退化机理,机理分析,Paris,和声,传感信号,建外,状态空间模型,粒子群算法,重采样,粒子退化,实验测试,测试表明,基本粒子,滤波模型,长短时记忆网络模型,智能运维,技术储备,故障机理,声发射信号
AB值：
0.31169
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