基于流形学习的核电厂RCS故障诊断方法研究

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1、：：分类号密级ＵＤＣ：：编号工学硕士学位论文基于流形学习的核电厂ＲＣＳ故障诊断方法研究硕士研究生：于巍峰指导教师：刘永阔副教授学科、专业：核科学与技术论文主审人：夏虹教授哈尔滨工程大学２０１８年３月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于流形学习的核电厂RCS故障诊断方法研究硕士研究生：于巍峰指导教师：刘永阔副教授学位级别：工学硕士学科、专业：核科学与技术所在单位：核科学与技术学院论文提交日期：2018年01月08日论文答辩日期：2018年03月09日学位授予单位：哈尔滨工程大学C

2、lassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchonFaultDiagnosisMethodforRCSofNuclearPowerPlantsBasedonManifoldLearningCandidate:YuWeifengSupervisor:LiuYongkuoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:NuclearScienceandTechnologyDateofSubmissi

3、on:January,2018DateofOralExamination:March,2018University:HarbinEngineeringUniversity摘要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

4、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。通过分析、比较不同方法的效果，对各子模块依据功能需求选取最佳数据驱动方法，并最终集成于同一数据平台下进行统一调度。具体工作如下：（1）通过选取人工数据集和核电厂主冷却剂系统运行数据试验，对比分析4种非线性流形学习方法与2种线性流形学习方法的数据降维、特征提取和聚类能力。最终，确定了综合性能最好的非线性局部切空间排列(LocalTangentSpaceArrangement,LTSA)流形学习算

5、法作为特征聚类方法。（2）用非线性LTSA方法取代传统的线性主元分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)方法，并应用于核电厂主冷却剂系统故障检测，同时提出了一种基于改进统计量的主冷却剂系统故障检测方法，可在故障早期检测出故障的发生，同时降低故障的误报率。（3）将LTSA流形学习方法分别与支持向量机和K-最近邻分类(K-NearestNeighbor,KNN)方法结合，建立两种故障诊断模型，实现了对故障类型的识别。最终通过试验比较，确定了一种LTSA流形学习方法聚类、K-最近邻分类器分类的“聚类-再分类

6、”LTSA-KNN故障诊断方法。（4）用BP神经网络方法对故障程度进行评估，实现了主冷却剂系统部分故障的故障程度大小近似评估。采用VisualStudio2010平台与Matlab混合编程开发了人机界面友好的流形学习故障诊断系统。通过PCTRAN仿真软件模拟部分主冷却剂系统故障，验证了所提出方法的可行性和有效性。关键词：主冷却剂系统；故障诊断；流形学习；K-最近邻分类器；BP神经网络IABSTRACTTherearepotentialradioactivehazardsintheoperationofnuclearpowerpl

7、ants,andtheconsequencesofradioactiveleakagewillbeextremelyserious.Theparticularitydeterminesthesafetyrequirementsofthenuclearpowerplantsystemandequipment.Therefore,itisofgreatsignificancetoimprovethesafetyandreliabilityofnuclearpowerplantsbystudyingthetechnologiesofe

8、arlyfaultdetectionandfaultdiagnosisduringanomaliesoccurinanuclearpowerplant,itisveryimportanttodeterminethesystemoperationstatusass