强激光与粒子束
彊激光與粒子束
강격광여입자속
HIGH POWER LASER AND PARTICLEBEAMS
2006年
11期
1898-1902
,共5页
杨兴林%王华岑%陈楠%戴文华%李劲
楊興林%王華岑%陳楠%戴文華%李勁
양흥림%왕화잠%진남%대문화%리경
故障诊断%强流直线感应加速器%小波分析%特征提取%RBF神经网络
故障診斷%彊流直線感應加速器%小波分析%特徵提取%RBF神經網絡
고장진단%강류직선감응가속기%소파분석%특정제취%RBF신경망락
用于流体动力学诊断的强流LIA是庞大而复杂的系统,其性能预测和评估是十分困难的.针对强流LIA大量的单次快脉冲非平稳信号,提出基于小波包分析与RBF神经网络技术相结合实现故障智能诊断和性能评价的方法.该方法以强流LIA高维信号的小波包结点能量提取的特征向量来表征信号平顶、脉宽以及暂态特性.在此基础上,建立了"神龙一号"加速器腔电压及注入器出口束流故障诊断与性能评价原型系统,该系统不仅可进行故障诊断和性能评价,还可探测到加速器运行参数的变化趋势,为加速器的精细维护提供预测信息.
用于流體動力學診斷的彊流LIA是龐大而複雜的繫統,其性能預測和評估是十分睏難的.針對彊流LIA大量的單次快脈遲非平穩信號,提齣基于小波包分析與RBF神經網絡技術相結閤實現故障智能診斷和性能評價的方法.該方法以彊流LIA高維信號的小波包結點能量提取的特徵嚮量來錶徵信號平頂、脈寬以及暫態特性.在此基礎上,建立瞭"神龍一號"加速器腔電壓及註入器齣口束流故障診斷與性能評價原型繫統,該繫統不僅可進行故障診斷和性能評價,還可探測到加速器運行參數的變化趨勢,為加速器的精細維護提供預測信息.
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