[发明专利]一种核电站一回路冷却剂泄漏的软测量方法

权利要求书

1.一种核电站一回路冷却剂泄漏的软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)选择m个与一回路冷却剂泄漏量有关联的生产测量参数作为软测量模型的辅助变量，构成测量参数向量X_m。

(2)选择一回路冷却剂泄漏量作为软测量变量，构成软测量参数向量Y_m。

(3)从一回路运行中采集一组软测量建模样本集构成建模样本矩阵XX和YY，其中，是测量参数向量X_m的第i个样本点的样本值，是软测量参数向量Y_m的第i个样本点的样本值，NN是建模样本集中的样本点数。

(4)对建模样本矩阵XX和YY进行标准化、归一化处理，使得各变量均值为0、方差为1，得到输入矩阵X和输出矩阵Y。

(5)将输入矩阵X和输出矩阵Y分成训练样本矩阵X₁，Y₁和测试样本矩阵X₂，Y₂，采用基于多元统计投影原理的偏最小二乘方法在训练样本中建立软测量模型其中，θ为软测量模型参数矩阵，X₁是训练样本的输入矩阵，是训练样本的输出矩阵Y的软测量预测值，并在测试样本中进行模型验证；为保证长时间运行时软测量模型的精度，需要对软测量模型参数矩阵θ定期进行模型自动校正；

(6)将当前测量数据矩阵代入步骤(5)中的软测量模型进行预测计算，并把预测结果进行逆标准化、逆归一化处理，得到一回路冷却剂泄漏量预测数据向量。

2.根据权利要求1所述的软测量方法，其特征在于，所述步骤(3)中，NN的取值在500到1000之间。

3.根据权利要求1所述的软测量方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：

对建模样本矩阵XX和YY进行标准化、归一化处理，具体公式如下：

均值计算：

方差计算：

归一化计算：

式中，是XX的均值和方差，是YY的均值和方差，X,Y是处理后得到的建模样本输入输出矩阵。

4.根据权利要求1所述的软测量方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：首先将建模样本矩阵中NN个采样数据分成训练样本矩阵X₁，Y₁和测试样本矩阵X₂，Y₂，在训练样本中采用基于多元统计投影原理的偏最小二乘方法建立偏最小二乘软测量模型P和Q分别是关于X₁和Y₁的负荷矩阵，B是内部关系系数矩阵，并在测试样本中进行模型验证。

5.根据权利要求1所述的软测量方法，其特征在于，所述步骤(6)中，将当前测量数据矩阵代入步骤(5)中的软测量模型进行预测计算，并把预测结果进行逆标准化、逆归一化处理，采用的具体公式为：

$\widehat{YY}={\mathrm{\σ}}_{YY}*\hat{Y}+\stackrel{\‾}{YY};$

式中，是前面进行标准化、归一化时的均值和方差。

6.根据权利要求1所述的软测量方法，其特征在于，所述步骤(5)中，对软测量模型参数矩阵θ定期进行模型自动校正时，采用的校正公式为：

${\mathrm{\θ}}_{k+1}={\mathrm{\θ}}_k+\mathrm{\λ}*\mathrm{\Γ}{(Y_k-\widehat{Y_k})}^{T}H;$

其中，k为当前周期数，k为大于0的正整数，θ_k+1为下一运行周期内的模型参数矩阵，θ_k为本次运行周期内的模型参数矩阵，Y_k和分别为本次运行周期内总体测量值和相应软测量预测值；λ为尺度校正因子；Γ为校正模型的维数转换矩阵；H为软测量模型参数校正矩阵。软测量模型自动校正公式中，尺度校正因子λ取值在0～1.0之间，维数转换矩阵Γ形式为其中μ₁,μ₂为加权调制系数，取值皆为0～1.0之间；参数校正矩阵H的行数为本次运行周期内Y_k和的测量值点数、列数为最佳主元个数，H的内部元素值通过对上述建模样本矩阵XX,YY的统计回归分析得到，取值皆为0～1.0之间。