强激光与粒子束, 2006, 18 (11): 1898, 网络出版: 2007-05-22  

基于RBF神经网络的强流LIA故障诊断与性能评价技术

Fault diagnosis and performance evaluation for high current LIA based on radial basis function neural network
作者单位
中国工程物理研究院,流体物理研究所,四川,绵阳,621900
摘要
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.
Abstract
参考文献

[1] Higo T,Shoaee H,Spencer J.Some applications of AI to the problems of accelerator physics[C]//IEEE Part Accel Conf.1987,87:2387.

[2] Chambers F W,Allen S L,Deadrick F J,et al.Diagnostics and data analysis for the ETA-Ⅱ linear induction acceletator[C]//Proceedings of PAC1991.San Francisco,1991.

[3] Lyautey J F,Mouillet M,Garbay C,et al.AIRIX high voltage generators analysis for predictive maintenance[C]//Proceedings of EPPS2004.Hamburg,2004.

[4] 彭玉华.小波变换与工程应用[M].北京:北京科学技术出版社,1999.(Peng Y H.Wavelet transform and engineering application.Beijing:Beijing Science and Technology Press,1999)

[5] Krzyzak A,Linder T,Lugosi G.Nonparametric estimation and classification using radial basis functions[J].IEEE Trans on Neural Networks,1996,7:475-487.

[6] 杨兴林,王华岑,徐铁铮,等.小波分析在强流直线感应加速器信号处理中的应用[J].强激光与粒子束,2006,18(2):265-268.(Yang X L,Wang H C,Xu T Z,et al.Methods of signal processing in LIA based on wavelet transform.High Power Laser and Particle Beams,2006,18(2):265-268)

[7] Hay-Kin S.Neural networks:A comprehensive foundation(2nd edition)[M].New Jersey:Prentice-Hall,1999.

[8] Jasom A S,Freeman D S.Online learning in RBF neural netwoks,a stochastic approach[J].Neural Netwoks,2000,9(8):1601-1621.

[9] Duda R O,Hart P E,Stork D G.Pattern classification(2nd edition)[M].New York:John Wiley and Sons Inc,2001.

杨兴林, 王华岑, 陈楠, 戴文华, 李劲. 基于RBF神经网络的强流LIA故障诊断与性能评价技术[J]. 强激光与粒子束, 2006, 18(11): 1898. 杨兴林, 王华岑, 陈楠, 戴文华, 李劲. Fault diagnosis and performance evaluation for high current LIA based on radial basis function neural network[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2006, 18(11): 1898.

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