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摘要
采用传统的人工识别方法很难确定核电风冷式冷水机组高压保护故障是源于翅片脏堵还是源于散热不良。本文采用基于统计学参数和机器学习的分析方法对冷水机组高压保护进行分类研究,经数据预处理和模型选择,提出一种基于统计学参数与SVM(支持向量机)算法的核电风冷式冷水机组高压保护故障诊断方法,故障识别率达96%,达到了行业专家分析水平。
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单位珠海格力电器股份有限公司; 上海核工程研究设计院有限公司
采用传统的人工识别方法很难确定核电风冷式冷水机组高压保护故障是源于翅片脏堵还是源于散热不良。本文采用基于统计学参数和机器学习的分析方法对冷水机组高压保护进行分类研究,经数据预处理和模型选择,提出一种基于统计学参数与SVM(支持向量机)算法的核电风冷式冷水机组高压保护故障诊断方法,故障识别率达96%,达到了行业专家分析水平。
