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《2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集》2008年
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基于支持向量机的核岛主泵状态预测

周曙光  孟庆虎  孟庆丰  
【摘要】:核岛主泵作为核电站的心脏,对其可靠性和安全性要求特别高。但在对其进行故障诊断和状态预测时,却常常缺乏大量的故障样本做参照,制约了相关技术的发展。基于统计学习理论的支持向量机方法正好克服了这方面的不足。本论文构建了LSSVM和时间序列模型相结合的支持向量机预测模型,并分别用仿真数据和现场数据对其进行了验证。然后将该支持向量回归机应用于核岛主泵振动信号的预测,在对现场数据的预测中取得了较好的效果,表明该算法对核岛主泵的运行状态趋势具有较好的预测能力。
【作者单位】:西安交通大学机械工程学院
【基金】:国家863项目资助(2006AA04Z420)
【分类号】:TP18;TM623

【共引文献】
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