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强流直线感应加速器故障诊断与性能评估技术研究
中文名称: 强流直线感应加速器故障诊断与性能评估技术研究
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论文编号: 3117028收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 核技术及应用
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 强流直线感应加速器 故障诊断 突变点检测 特征向量提取 RBF 神经网络 最近邻聚类学习算法 多网络协同推理
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论文摘要: 强流直线感应加速器LIA(linear induction accelerator)是庞大而复杂的(略)爆轰实验不可缺少的测试手段,要求有很高的可靠性和稳定性.开展强流LIA故障识别和诊断,整机稳定性和可靠性进行预测评估的研究,对提高系统可靠性有着重要意义.对这方面的研究,国外正在积极进行,而国内还是空白.论文对强流LIA故障诊断和性能评估进行了尝试和研(略)有应用价值的结果. 在研究方法上,论文从强流LIA电测(略)入手,研究了小波分析方法对单次、非平稳的快脉冲信号在去噪声、突变点检测、时间间隔测量等方面的应用;针对强流LIA物理机理复杂,难于建模等特点,论文提出基于小波包分析与神经网络技术结合的故障诊断方法,初步建立了强流LIA的故障诊断、性能评估系统. 信号突变点检测和时间间(略)LIA测试信号处理的重要内容.论文在分析了信号奇异性指数基础上,给出了针对不同的加速器信号突变点检测适合的小波函数,实现了在噪声背景下信号突变点的精确定位和动(略)动测量.论文根据信号在小波变换下有用信号和噪声在不同分解尺度下有截然不同的表现,在利用M序列对基线噪声...
The high current linear induction accelerator, as one of (omitted)mportant diagnosis tools for hydro-dynamics in detonation experiments, must be operated stably and reli(omitted)opetation mode in sing(omitted) LIA requires that the LIA should show the best performance at given moment. Therefore, to develop an initelligent fau(omitted)is and performance assessment system is indispensable to LIA. Meanwhile, high current LIA also is a complicated and huge system. it (omitted)lt to develop such a system. I...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 引言第9-25页
  ·强流电子直线感应加速器简介第9-15页
    ·直线感应加速器发展概况第9-10页
    ·直线感应加速器系统第10-13页
    ·直线感应加速器电参数测试第13-15页
  ·选题背景和意义第15-17页
    ·选题背景第15-17页
    ·选题目的和意义第17页
  ·国内外研究现状与发展趋势第17-20页
  ·研究技术途径第20-22页
    ·技术途径第20-21页
    ·故障诊断与预测维护系统总体结构第21-22页
  ·论文研究主要内容和创新点第22-25页
    ·论文研究主要内容第22-23页
    ·论文创新点第23-25页
第2章 基本理论第25-47页
  ·数据压缩和降维第25-27页
    ·CCA算法第25-26页
    ·傅里叶变换及窗口傅里叶变换第26-27页
  ·小波变换第27-34页
    ·连续小波变换第28-29页
    ·离散小波变换和正交二进小波变换第29-30页
    ·多分辨率分析第30-32页
    ·正交小波包变换第32-34页
  ·神经网络第34-46页
    ·基础知识第34-38页
    ·多层前馈网络第38页
    ·径向基函数(RBF)神经网络第38-39页
    ·函数逼近与插值第39-40页
    ·正则化理论与正则化网络第40-41页
    ·RBF神经网络学习算法第41-45页
    ·两种神经网络的讨论第45-46页
  ·小结第46-47页
第3章 强流LIA信号处理与特征值提取第47-77页
  ·小波变换实现信号突变点及时间间隔测量第47-65页
    ·小波变换实现信号突变点检测机理第47-50页
    ·小波基选择第50-58页
    ·加速器信号突变点检测及时间间隔测量第58-65页
  ·信号去噪第65-71页
    ·小波去噪原理第65-66页
    ·小波去噪应用第66-71页
  ·小波包变换提取特征值第71-76页
    ·特征值提取算法第71-72页
    ·数据预处理第72-74页
    ·小波基函数选取和分解层数的确定第74-75页
    ·小波包提取特征向量第75-76页
  ·小结第76-77页
第4章 故障诊断与预测维护第77-102页
  ·概述第77-79页
    ·诊断系统目标第77页
    ·加速器故障诊断系统总体策略第77-79页
  ·单个RBF神经网络的加速腔电压故障诊断第79-86页
    ·RBF网络最近邻聚类训练算法及实现第79-82页
    ·单个带束加速腔电压故障诊断网络训练第82-83页
    ·单个带束加速腔电压故障诊断结果第83-86页
  ·加速器运行趋势诊断第86-89页
  ·束流输运系统多神经网络协同诊断第89-100页
    ·多神经网络协同诊断简介第89-90页
    ·加速器束流波形故障模式及诊断策略第90-94页
    ·束心位置运动轨迹的规则提取第94-95页
    ·协同诊断推理规则第95-96页
    ·协同诊断第96-100页
  ·小结第100-102页
第5章 结论第102-105页
参考文献第105-111页
致谢第111-112页
附录第112页
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