【摘 要】
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针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法.该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分
【机 构】
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海军工程大学核能科学技术学院,上海第一机床厂有限公司
【基金项目】
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国家部委基金资助项目(HT-LW-02-2014007)
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针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法.该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型.通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类.
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