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基于小波独立成分分析的核动力装置冗余传感器故障在线诊断方法研究

余刃 陈智 张淄 刘亮辉

余刃, 陈智, 张淄, 刘亮辉. 基于小波独立成分分析的核动力装置冗余传感器故障在线诊断方法研究[J]. 核动力工程, 2012, 33(3): 109-114,120.
引用本文: 余刃, 陈智, 张淄, 刘亮辉. 基于小波独立成分分析的核动力装置冗余传感器故障在线诊断方法研究[J]. 核动力工程, 2012, 33(3): 109-114,120.
YU Ren, CHEN Zhi, ZHANG Zi, LIU Lianghui. A WAV-ICA Based On-Line Fault Diagnosis Method for Redundant Sensors in Nuclear Power Plants[J]. Nuclear Power Engineering, 2012, 33(3): 109-114,120.
Citation: YU Ren, CHEN Zhi, ZHANG Zi, LIU Lianghui. A WAV-ICA Based On-Line Fault Diagnosis Method for Redundant Sensors in Nuclear Power Plants[J]. Nuclear Power Engineering, 2012, 33(3): 109-114,120.

基于小波独立成分分析的核动力装置冗余传感器故障在线诊断方法研究

基金项目: 

教育部“留学回国人员科研启动基金”资助项目(教外司留[2011]1568号)

中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室运行基金课题(ZDSY-ZSYX-10-12-01)

详细信息
    作者简介:

    余刃(1968—),男,副教授。1994年毕业于海军工程大学核动力工程专业,获博士学位。主要研究方向为核动力装置控制与故障诊断。

    陈智(1974—),男,高级工程师。2011年毕业于中国核动力研究设计院核能科学与工程专业,获博士学位。主要研究方向为反应堆仪表与控制设计。

    张淄(1967—),女,高级工程师。2010年毕业于武汉理工大学电子与通信工程专业,获硕士学位。主要研究方向为海军装备维修

  • 中图分类号: TL36;TP212

A WAV-ICA Based On-Line Fault Diagnosis Method for Redundant Sensors in Nuclear Power Plants

  • 摘要: 针对核动力装置传感器的在线故障诊断问题,提出一种基于小波独立成份分析(WAV-ICA)的冗余传感器故障在线诊断方法。利用小波分解对测量信号进行高频滤波,消除电子噪声和传输噪声的影响,选取所关注的独立成分进行参数估计,并进行独立成分分析(ICA),从而实现对固定偏差、突变故障以及漂移故障的在线检测;利用稳压器5路冗余压力测量数据对该方法的故障检测效果进行验证,并与简单分析法(SA)和直接ICA方法进行对比分析。结果表明,该方法能有效地在线检测固定偏差和漂移故障,具有误诊率低、鲁棒性强、受单通道故障影响小的特点。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-02-20
  • 修回日期:  2011-07-15
  • 网络出版日期:  2025-03-08

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