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基于核探测器信号波形特征的故障诊断研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research on Fault Diagnosis Based on Signal Waveform Characteristic of Nuclear Detector
作者:
李鑫;颜拥军;凌鑫;谢宇希;周剑良
通讯作者:
Yan, Yongjun(yan_jason@163.com)
作者机构:
[凌鑫; 颜拥军; 李鑫; 谢宇希; 周剑良] School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang
421001, China
[凌鑫; 颜拥军; 李鑫; 谢宇希; 周剑良] 421001, China
通讯机构:
School of Nuclear Science and Technology, University of South China, Hengyang, China
语种:
中文
关键词:
闪烁体探测器;故障诊断;信号波形;小波变换
关键词(英文):
Fault diagnosis;Scintillator detector;Signal waveform;Wavelet transform
期刊:
原子能科学技术
ISSN:
1000-6931
年:
2019
卷:
53
期:
11
页码:
2275-2281
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(11575081); 湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ2317);
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
核科学技术学院
摘要:
核探测器是一种特殊的随机信号转换器,发生故障时,采用传统的人工方法很难及时有效地对故障进行诊断。本文提出了一种针对闪烁体探测器信号波形特征的在线智能故障检测与分类方法,通过分析闪烁体探测器不同故障时的输出信号变化特征,建立了相应的故障模型。使用小波包算法与支持向量机理论分解并提取特征向量,即可判断故障类型。以ST401闪烁体探测器为例,进行了模拟仿真实验。实验结果表明,基于信号波形特征的数字化方法能快速有效地对闪烁体探测器进行故障自动诊断。
摘要(英文):
The nuclear detector is a kind of special random signal converter, and it is difficult to diagnose effectively and quickly by traditional manual method when fault occurs. In this paper, an online intelligent fault detection and classification method was proposed by analyzing the characteristic of the different fault output signals of scintillator detector, and the corresponding fault models were established. Using wavelet packet algorithm and support vector machine (SVM) theory to decompose and extract eigenvectors, the fault type can be judged...

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