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文檔簡介
1、核動力系統(tǒng)是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，一旦發(fā)生問題，就可能產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。核動力設(shè)備的故障診斷直接關(guān)系到裝置的安全性和可靠性。本文將隱馬爾可夫模型和支持向量機(jī)引入到核動力設(shè)備的故障診斷中，豐富了診斷的方法和手段，并在仿真實(shí)驗(yàn)中取得了良好的效果。
本文對故障信號在幅域、頻域、時頻域的特征提取技術(shù)以及特征選擇的具體算法進(jìn)行了研究，通過對HMM和SVM的基本理論和算法的研究，提出了將HMM的一種改進(jìn)算法CGHMM應(yīng)用于混合模型，最終建立了
2、一種新的HMM/SVM混合模型。
本文的主要內(nèi)容如下：
1、詳細(xì)介紹了核動力系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀和背景，并分析了基于HMM/SVM混合模型應(yīng)用于核動力旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷的可行性。
2、分別從振動信號的幅域、頻域、時頻域?qū)藙恿πD(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備特征提取的方法進(jìn)行了研究，重點(diǎn)研究了基于小波分析與小波包能量距的特征提取方法。
3、總結(jié)了核動力旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備常見故障及故障特征，研究了特征提取后特征選擇的問題
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