基于注意力机制的反应堆一回路系统故障诊断技术研究  

作　　者：陈迪 黄擎宇 王媛美 张思原 杨昆霖 庞志鑫 龚磊 孙卓 张爽 

机构地区：[1]中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室,四川成都610213

出　　处：《科技视界》2022年第29期39-43,共5页Science & Technology Vision

摘　　要：目前,煤炭、石油和天然气等化石能源带来的环境污染日益严重,同时化石能源为不可再生能源,不符合可持续发展的战略要求。核能作为可再生资源且清洁环保,其广泛于陆地发电、船舶和空间技术等领域。但是,核动力装置在运行期间由于性能退化和操作不当会发生故障,几十年来不乏惨痛的教训。所以,对核动力装置进行有效的故障诊断具有十分重要的意义。目前,业界对核反应堆系统的故障诊断提出了许多数据驱动、模型驱动的人工智能方法,这些方法依赖大量多种传感器获取到的数据,而这些数据不是都对故障诊断任务有帮助。反应堆一回路系统是核动力装置中的核心部分,也是要求高可靠性和高安全性的复杂系统。在反应堆一回路系统运行过程中,会产生大量设备参数的变化数据。为了解决设备参数众多冗杂、模型易受到无关信息干扰的问题,本文提出了两种基于注意力机制的反应堆一回路系统故障诊断方法,一方面能够利用注意力机制的优势,分别从时间和设备参数这两个维度,使模型能够更好地关注与故障诊断任务相关的特征参数,捕获到数据中隐含的更关键的信息,从而提升模型的诊断效果;另一方面,还能够缓解网络模型信息过载的问题,进一步提升预测精度。

关 键 词：核电 反应堆 一回路 故障诊断 注意力机制 深度学习 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]