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提出了一种基于本征模态函数能量距法对乏燃料对剪切机工作噪声进行特征提取,并融合了BP神经网络和支持向量机构建了一种混合模型用于乏燃料剪切机刀具磨损状态的监测。对乏燃料剪切机刀具的正常、轻度磨损、重度磨损和损坏四种状态下的工作噪声信号分析的结果表明,该方法可以准确、有效地识别这些状态。
BPNN-SVM混合模型法监测乏燃料剪切机刀具磨损状态
【摘 要】
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提出了一种基于本征模态函数能量距法对乏燃料对剪切机工作噪声进行特征提取,并融合了BP神经网络和支持向量机构建了一种混合模型用于乏燃料剪切机刀具磨损状态的监测。对乏
【机 构】
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南华大学核科学技术学院,南华大学管理学院,南华大学核设施应急安全作业技术与装备湖南省重点实验室
【出 处】
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核电子学与探测技术
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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湖南省军民融合产业发展专项(2013JMH01);湖南省科技厅重点研发项目(2015GK3030)资助
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