基于HMM和微粒群優(yōu)化算法的核電設(shè)備機(jī)械故障診斷技術(shù)的研究.pdf

1、本文針對核電設(shè)備冗余多、系統(tǒng)復(fù)雜、所積累的資料和故障樣本少以及核電設(shè)備運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號具有信息量大、非平穩(wěn)、重復(fù)再現(xiàn)性不佳等特點(diǎn)，引入PSO優(yōu)化HMM，建立基本模型和識別工具，實(shí)現(xiàn)核電機(jī)械裝備狀態(tài)在線監(jiān)測，系統(tǒng)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地診斷出故障，并采取相應(yīng)的對策，保證和提高核電設(shè)備的安全性和可靠性。
　　本文研究了HMM、PSO和QPSO基本原理、常用模型以及相關(guān)算法；建立基于HMM和QPSO的核電設(shè)備系統(tǒng)故障診斷模型；設(shè)計(jì)基于QPS

2、O算法優(yōu)化HMM的核電設(shè)備故障診斷系統(tǒng)，通過一系列采集數(shù)據(jù)對故障診斷系統(tǒng)的測試，驗(yàn)證了該診斷方法的可行性和準(zhǔn)確性。本文主要研究內(nèi)容如下：
　　第一章介紹核電設(shè)備機(jī)械故障技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和研究意義；分析基于QPSO優(yōu)化HMM的核電裝備故障診斷的可行性；最后提出本論文研究的主要內(nèi)容及論文總體框架和創(chuàng)新之處。
　　第二章論述幾種常見的非平穩(wěn)信號特征提取方法；根據(jù)核電裝備振動(dòng)信號的特點(diǎn)，應(yīng)用一種時(shí)頻域特征提取新方法——基于優(yōu)化局

3、域均值分解（LMD）技術(shù)的特征提取方法研究。
　　第三章研究HMM和PSO的基本理論；介紹改進(jìn)PSO的基本算法；簡要介紹PSO算法的實(shí)際應(yīng)用。提出QPSO算法優(yōu)化HMM的核電設(shè)備機(jī)械故障診斷方法。
　　第四章研究量子微粒群優(yōu)化算法和特點(diǎn)，較深入地研究基于QPSO算法優(yōu)化CGHMM模型，將建立相應(yīng)的核電機(jī)械設(shè)備故障診斷模型。
　　第五章通過實(shí)驗(yàn)對前面提出的各種理論、方法進(jìn)行了驗(yàn)證，給出具體的實(shí)驗(yàn)方案和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)