基于核主元分析法的核电厂设备状态监测技术研究

作者:吴天昊; 刘韬; 施海宁; 张涛; 唐堂
来源:核动力工程, 2020, 41(05): 132-137.
DOI:10.13832/j.jnpe.2020.05.0132

摘要

为解决核电厂传统监测手段的局限性,提出将核主元分析法(KPCA)引入核电厂设备在线监测领域中,并设计了监测模型建设方法以及在线监测策略。为验证算法的有效性,将其应用在国内某核电机组电动主给水泵的真实监测案例中。仿真结果表明,KPCA算法可适应核电厂设备监测的要求,能比现有阈值监测手段提供更为早期的故障预警。同时,相比于常规的主元分析法(PCA),KPCA算法能够提取各变量之间的非线性关系,识别出设备不同的运行模式,有效减少误报警。