發(fā)布時(shí)間：2023-04-03 22:17

　　為解決以往核電站冷卻系統(tǒng)松動(dòng)部件質(zhì)量估計(jì)方法存在的精度不高的問題,提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的松動(dòng)部件質(zhì)量估計(jì)方法�；谄桨迥Ｐ蜕系牟煌|(zhì)量鋼球跌落實(shí)驗(yàn),利用沖擊信號(hào)的自功率譜與對(duì)應(yīng)鋼球質(zhì)量來訓(xùn)練深度置信網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)一步對(duì)跌落鋼球質(zhì)量進(jìn)行了分類預(yù)測(cè),并與支撐向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:深度置信網(wǎng)絡(luò)方法能對(duì)跌落鋼球質(zhì)量進(jìn)行較好的分類預(yù)測(cè),分類平均正確率達(dá)到94%以上,預(yù)測(cè)結(jié)果好于支撐向量機(jī)(87.57%)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(91.64%),具有較高的跌落鋼球質(zhì)量預(yù)測(cè)精度。

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