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摘要
为研究核探测器的可靠性，本文提出了一种基于K近邻(KNN)算法的闪烁体探测器故障诊断方法。首先通过提取不同工况下的核脉冲信号的下降沿时间、信号幅值及能谱信号的能峰位置和低道址计数等特征参数，建立故障核信号统计特征信息库。通过修正权重因子，改变邻点距离计算方式等方法改进KNN算法建立闪烁体探测器故障诊断模型，并搭建故障数据采集验证系统，提取探测器输出信号的特征信息放入到模型中进行诊断实验。实验结果表明，该方法不仅能实现对探测器故障类别的智能诊断，而且能对不同故障的严重程度做出良好的判别。
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