基于主元分析法的核反应堆关键参数提取研究

作者：陈玉昇; 杨燕华; 林萌^*; 余刃

来源：核动力工程, 2019, S2: 35-38.

DOI：10.13832/j.jnpe.2019.S2.0035

• 主元分析(PCA)
• 关键参数
• 核反应堆

核反应堆拥有大量具有很强耦合性的系统过程变量,提取出这些独立变量并对其进行监控,将能有效地改善系统的监控性能。本文提出一种新的基于主元分析(PCA)的多变量统计过程监控方法,通过独立成分分析去除变量之间的相关性并构成了正常工况的特征空间,最后以核反应堆系统冷却剂丧失事故(LOCA)进行仿真验证,仿真结果表明本文提出的算法可行,能很好地提取该事故下的特征参数。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学; 上海交通大学