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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: 收藏
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引用; 《核动力工程》2012年第3期33卷 109-114,120页; 作者：余刃陈智张淄刘亮辉海军工程大学武汉430033 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成都610041 海军装备维修技术研究所北京102442; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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