基于流形学习的核电厂RCS故障诊断方法研究

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核电厂运行过程中存在潜在的放射性威胁,一旦发生放射性外泄后果极为严重。其特殊性决定了核电厂系统及设备对安全性要求很高。因此,通过研究故障早期检测、故障诊断等技术,在核电厂出现异常时,及早确定系统运行状态,给操纵人员以正确判断,对于提高核电厂安全性与可靠性具有重要意义。本文针对核电厂主冷却剂系统研发了一套智能故障诊断系统,解决了非线性系统的故障早期检测与诊断等一系列问题。本文将诊断系统按功能逻辑划分为四个子模块,依次为:故障特征降维与聚类、故障早期检测、故障类型模式识别以及故障程度近似评估模块。通过分
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