[发明专利]一种基于数据驱动的核动力装置故障诊断方法在审
| 申请号： | 201911026515.8 | 申请日： | 2019-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN110738274A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 王航;彭敏俊;张志俭;刘永阔 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G21C17/02;G21C17/10 |
| 代理公司： | 11732 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 150000 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据驱动核动力装置故障诊断方法,该故障诊断方法包括以下步骤：核动力装置运行数据采集并传递到KPCA异常检测模型中得到更高维线性空间的协方差矩阵，将所述协方差矩阵进行特征矢量分解可以提取得到高维信息特征，通过计算统计 | ||
| 搜索关键词： | 核动力装置 协方差矩阵 故障诊断 高维 故障诊断模块 异常检测模型 运行数据采集 学习和训练 操作过程 发生故障 故障信息 故障原因 监测信息 历史数据 数据驱动 特征矢量 线性空间 信息特征 诊断分析 解释性 传感器 直观 激活 筛选 分解 传递 概率 统计 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据驱动的核动力装置故障诊断方法，其特征在于，该故障诊断方法包括以下步骤：/n步骤1：历史正常运行数据采集，从核动力装置的历史运行数据库中单向地采集历史正常运行测量数据，组成历史正常运行数据；/n步骤2：从核动力装置的系统数据库中单向地采集实时运行数据，所述实时运行数据的类型和维度与所述历史正常运行数据一致；/n步骤3：将运行数据传递到KPCA异常检测模型中得到更高维线性空间的协方差矩阵；所述运行数据是指所述历史正常运行数据或所述实时运行数据；/n步骤4：将所述协方差矩阵进行特征矢量分解，获得高维主元空间的特征值和特征向量；同时，依据累计方差百分比(CPV)计算主元个数
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