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物理学 > 加速器物理

arXiv:physics/0008030 (physics)
[提交于 2000年8月10日 ]

标题: 基于RBF神经网络的AIRIX加速器故障诊断分类器

标题: RBF neural net based classifier for the AIRIX accelerator fault diagnosis

Authors:J.C. Ribes, G. Delaunay, J. Delvaux, E. Merle, M. Mouillet
摘要: AIRIX设施是一种高电流直线加速器(2-3.5kA),用于法国莫罗维耶尔的CEA进行闪光射线照相。 本研究的总体背景是AIRIX的诊断和预测性维护。 我们将介绍一种基于模式识别的人工神经网络故障诊断和监测工具。 从每次射击记录的信号中提取的参数用于定义一个需要分类的向量。 主成分分析使我们能够选择最相关的信息并减少冗余。 使用三层径向基函数(RBF)神经网络对加速器的状态进行分类。 我们通过将无监督模糊技术应用于训练库来初始化网络。 这使我们能够确定聚类数和真实类别,这些类别定义了网络隐藏层和输出层的单元数。 隐藏层和输出层之间的权重,实现聚类的非凸并集,通过最小二乘法确定。 隶属度和模糊拒绝使网络能够学习未知故障,并监测加速器运行以预测未来的故障。 我们将展示在注入器上获得的初步结果。
摘要: The AIRIX facility is a high current linear accelerator (2-3.5kA) used for flash-radiography at the CEA of Moronvilliers France. The general background of this study is the diagnosis and the predictive maintenance of AIRIX. We will present a tool for fault diagnosis and monitoring based on pattern recognition using artificial neural network. Parameters extracted from the signals recorded on each shot are used to define a vector to be classified. The principal component analysis permits us to select the most pertinent information and reduce the redundancy. A three layer Radial Basis Function (RBF) neural network is used to classify the states of the accelerator. We initialize the network by applying an unsupervised fuzzy technique to the training base. This allows us to determine the number of clusters and real classes, which define the number of cells on the hidden and output layers of the network. The weights between the hidden and the output layers, realising the non-convex union of the clusters, are determined by a least square method. Membership and ambiguity rejection enable the network to learn unknown failures, and to monitor accelerator operations to predict future failures. We will present the first results obtained on the injector.
评论: 3页,4图,LINAC'2000会议
主题: 加速器物理 (physics.acc-ph)
引用方式: arXiv:physics/0008030 [physics.acc-ph]
  (或者 arXiv:physics/0008030v1 [physics.acc-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.physics/0008030
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: eConf C000821 (2000) TUc01

提交历史

来自: Jean Christophe Ribes [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2000 年 8 月 10 日 16:46:52 UTC (55 KB)
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