赵鑫
- 作品数：6 被引量：16H指数：3
- 供职机构：海军工程大学更多>>
- 发文基金：军内科研计划重点项目国家部委资助项目国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：核科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于DTW算法的参数缺失时的核动力系统故障诊断技术被引量：5
- 2019年
- 由于核动力系统的在线监测参数在获取、传输过程中受到噪声的干扰,导致最终监测信号的随机缺失,对操纵员判断事故种类造成了较大的干扰。为此,提出了滑动时间窗口的动态时间弯曲故障诊断模型:构建在线实时监测参数的待测多元时间序列和已有的事故标准序列,将构建的待测多元时间序列采用滑动窗口去动态寻找标准序列中的最小累积距离,使用动态时间弯曲的算法计算待测序列或标准序列中监测参数缺失导致的序列不等长现象,通过最小累积距离得到待测时间序列的模式类别。结果表明:该方法从核动力系统事故发生的基本原理出发,对诊断结果具有较强的解释性和鲁棒性,同时可引入其他标准事故序列对模型进行拓展,该模型具有较强的拓展性。
- 赵鑫蔡琦王晓龙
- 关键词：动态时间弯曲多元时间序列故障诊断
- 随机缺失数据下的核动力管道破口大小评估方法研究
- 2020年
- 针对核动力系统监测参数受噪声干扰出现随机丢失,影响操纵员判断事故严重程度的问题,提出了容忍参数缺失的破口评估模型。选定已知破口大小的多元序列作为标准序列,并在标准序列上按事故机理选定若干采样点,对待诊断多元时间序列上各时间点使用滑动动态时间弯曲算法寻找与标准序列采样点的最小累积距离,将得到的最小累积距离作为破口评估模型的特征值,使用支持向量机作为预测模型对破口进行评估,并通过集成学习策略优化诊断结果。以右侧主蒸汽管道破口为例进行验证,结果表明,该方法对待测序列的完整性要求不高,参数随机缺失的破口评估误差在10%以内,能够更好地辅助操纵员进行破口的评估。
- 赵鑫蔡琦张黎明赵新文王晓龙李海翠
- 关键词：故障诊断支持向量机
- 基于迭代退火算法优化的SVR在核动力装置故障诊断中的应用被引量：2
- 2020年
- 针对船用核动力装置主蒸汽管道破口大小依照监测参数的变化很难有精确估计的问题,首先使用了支持向量回归(SVR)对破口大小进行了判断,将破口大小作为诊断模型的预测值;然后,使用迭代退火算法对支持向量机的训练参数进行了优化,并与未优化的模型进行了对照。对比结果表明:优化后的诊断模型精度高,泛化能力强。
- 赵鑫蔡琦张黎明王晓龙
- 关键词：支持向量回归故障诊断
- 基于模糊综合评价的低压安全注射系统可靠性分析被引量：2
- 2016年
- 结合设备运行过程中的专家意见,通过模糊综合评价的方法,对专家评价数据进行分析,得到故障模式的模糊综合评价等级,利用Isograph软件实现故障模式传递的可视化以及直观表达故障模式危害度矩阵,利用模糊综合评价的结论及易知部件的故障率求得边界阀的故障率。
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- 基于数据驱动的核动力系统异常检测及分析方法研究被引量：5
- 2021年
- 针对核动力系统在线异常检测存在故障样本稀少且不完备的现实问题,借鉴安全运行域的概念,基于逻辑距离计算的思路,提出一种基于正常运行数据驱动的核动力系统异常检测方法,并以某核动力系统常用运行工况历史数据为对象,对算法进行了试验验证。结果表明,设计算法能有效检测系统异常和故障,具有良好的可靠性和可解释性,并且检测力度具有可调节性。
- 王晓龙张永发刘忠蔡琦赵鑫郑锦涛
- 关键词：异常检测核动力系统数据驱动
- 基于改进线性学习算法的核动力系统事故诊断研究被引量：3
- 2020年
- 为解决核动力系统事故类型多样且故障严重程度难以确定的问题,在传统线性模型的基础上引入层级结构和嵌套结构,并选用支持向量机分类模型作为结构内的诊断模型;采用线性学习实现计算结果的融合,通过分析事故运行过程和机理选取单个分类模型的训练样本,并确定对应类别事故的有效识别区域及敏感参数。结果表明,本文提出的事故诊断框架的识别准确率达到99%以上,可为大型系统的事故诊断提供参考。
- 赵鑫蔡琦赵新文王晓龙
- 关键词：支持向量机
