公开(公告)号：CN119622268A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411818386.7

申请日：2024-12-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王航 ,  孙瑜 ,  彭敏俊 ,  郑君竹 ,  夏庚磊 ,  陈鸿源

IPC: G06F18/20 ,  G06N5/04 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214

Abstract: 基于特征向量和贝叶斯推理的核动力装置故障诊断方法，属于贝叶斯推理技术领域，尤其涉及核动力装置故障诊断；解决了传统贝叶斯模型仅使用参数数值作为故障推理依据，忽略了大量的参数时频特征信息，导致模型难以区分特征相似故障及实现故障的精准定位，从而影响故障诊断准确性以及模型鲁棒性的问题；所述方法包括：模型学习步骤：用于根据故障历史运行数据，对贝叶斯模型进行结构学习和参数学习，获得贝叶斯向量推理模型。所述的基于特征向量和贝叶斯推理的核动力装置故障诊断方法，适用于核动力装置的故障诊断。

公开(公告)号：CN116610973A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310420475.5

申请日：2023-04-19

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 漆睿智 ,  王航 ,  马乾坤 ,  李子康 ,  陈鸿源 ,  吴劼宸 ,  陈奕宇 ,  张越尧

IPC: G06F18/24 ,  G21C17/035 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明提出了一种传感器故障监测及失效信息重构方法及系统，首先基于鲁棒性改进的主元分析方法对核电厂传感器故障检测与故障辨识；然后基于最大互信息系数、卷积自编码器、长短时记忆网络和自注意力机制对核电厂传感器的失效信息进行重构；最后基于改进粒子群优化算法的超参数自动寻优；本发明的方法能够实现鲁棒性更强的传感器故障检测以及速度更快、准确度更高的传感器失效信息重构；能够在准确检测出蒸汽发生器水位传感器示数异常的同时，准确判别异常原因是“虚假水位”所致还是传感器故障所致，并能够准确、快速地对蒸汽发生器的异常水位信息就行重构，保证控制系统的正常运行，提高了核电厂的安全性与经济性。