基于LSSVM的反应堆冷却泵振动趋势分析

基于LSSVM的反应堆冷却泵振动趋势分析概述反应堆冷却泵是核电站的关键设备之一，如果出现振动问题会严重威胁反应堆的安全运行。因此，如何对反应堆冷却泵进行振动趋势分析成为目前研究热点。本文将基于LSSV

LSSVM 基于的反应堆冷却泵振动趋势分析 概述 反应堆冷却泵是核电站的关键设备之一，如果出现振动问题会严重威胁反应堆的安全 运行。因此，如何对反应堆冷却泵进行振动趋势分析成为目前研究热点。本文将基于 LSSVM 方法，对反应堆冷却泵振动趋势进行分析。 LSSVM 方法简介 LSSVMLeast Square Support Vector Machine （）是一种新型的建立高维非线性模型的 机器学习方法。其核心思想是在保证计算量和时间开销相对较小的情况下，实现对复 LSSVM 杂非线性系统的建模和分析。方法在处理较小样本数据时，具有较高的鲁棒性 和泛化能力。 反应堆冷却泵振动趋势分析 1. 数据处理 通过传感器采集到的反应堆冷却泵振动信号，我们可以得到一个关于时间和振动幅值 的序列。为了方便分析，我们将这个序列转化成一列特征向量。 2. 特征提取 振动信号的特征通常包括时域特征、频域特征、小波特征等多种。在本文中，我们采 用时域特征进行振动信号特征提取。具体而言，我们提取反应堆冷却泵振动幅值信号 的均值、标准差、峭度、偏度等作为特征向量。 3. 训练模型 LSSVM 我们将得到的特征向量作为模型的输入，训练出反应堆冷却泵振动趋势的预测 LSSVM 模型。在模型训练过程中，我们需要确定核函数的类型和参数，这决定了 LSSVM 模型的预测精度，因此需要仔细选择。 4. 预测趋势 LSSVM 通过训练得到的模型，我们可以对反应堆冷却泵振动趋势进行预测。具体而 言，我们可以将新采集到的反应堆冷却泵振动信号进行特征提取，将提取到的特征向 LSSVM 量输入模型中，得到反应堆冷却泵振动趋势的预测结果。 结论