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| 1 | 基于数据驱动的核电设备状态评估研究综述显示文摘核电设备全生命周期的状态评估对提高核电厂安全性、经济性影响重大.以往国内核电厂对系统、设备、构筑物的运维评估手段多依赖于设备自身报警机制、简单阈值判断或者现场工程师经验.随着在线监测系统在核电厂的应用实施和海量设备运行数据的积累,利用数据驱动技术进行设备健康状态评估已经成为行业关注重点.对此,介绍核电在线监测系统现状,分析主要核电设备存在的常见故障,并将核电设备的状态评估归纳为异常检测、寿命预测和故障诊断共3大问题,分别综述其研究和应用现状,重点阐述深度学习技术在该领域的应用潜力.在此基础上,进一步分析核电厂设备状态评估面临的挑战和可能的解决方案. | 许勇 蔡云泽 宋林 | 2022 | 上海交通大学学报2022，56，3： | 5 |
| 2 | 基于特征组合分析的主泵异常检测方法显示文摘为了解决传统阈值法在核电站主泵状态数据异常检测中的误判、实时性差等问题,提出一种基于单维状态数据特征分析和多维状态数据特征分析相结合的方法。对于单维状态参量,使用AR(auto regressive)模型拟合获得模型参数,再结合SOM(self organizing maps)神经网络的量化结果得到单维状态参量随时间变化的过渡概率序列;对于多维状态参量,使用OPTICS(ordering points to identify the clustering structure)算法聚类生成不同的模式组;然后根据两类特征提取结果综合分析,得到异常检测模型;最后将检测模型应用于主泵状态数据异常检测,并与其他方法进行比较。实验结果表明此模型在准确性、实时性上更具优势。 | 龚安 史海涛 | 2019 | 科学技术与工程2019，19，12： | 5 |
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