针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题,提出了一种自联想核回归模型(auto-associative kernel regression,简称AAKR)与修正序贯概率比检验(sequential probability ratio test,简称SPRT...针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题,提出了一种自联想核回归模型(auto-associative kernel regression,简称AAKR)与修正序贯概率比检验(sequential probability ratio test,简称SPRT)相结合的方法。首先,利用小波软阈值降噪方法对监测数据预处理,获取高质量的多源传感器解调信号;其次,采用AAKR构造传感器正常运行数据的估计值,并获取多源传感器测量值与估计值之间的残差;然后,运用滑动时间窗获取不同阶段残差向量的均值和方差,设计一种SPRT检测规则对传感器残差进行异常检测;最后,用核电一、二回路耦合系统模拟机实验数据进行方法验证与性能分析。结果表明,所提传感器异常检测方法的准确率达到99.52%,异常检测延时降低了81.73%,可有效提高现有核电厂传感器异常检测的稳定性。展开更多
针对二次风机状态监测故障的预警问题,提出了一种基于混沌向量加权平均(chaos weighted mean of vectors, CINFO)算法的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络多输出回归方法。首先,使用Spearman相关系数分析方法筛选出与二次...针对二次风机状态监测故障的预警问题,提出了一种基于混沌向量加权平均(chaos weighted mean of vectors, CINFO)算法的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络多输出回归方法。首先,使用Spearman相关系数分析方法筛选出与二次风机轴承温度、二次风机轴承振动相关性系数较高的特征参数,对输入数据进行降维。然后,通过CINFO确定多输出LSTM网络的最优超参数,提高了神经网络的预测精度。随后,根据序贯概率比检验(sequential probability ratio test, SPRT)法确定了设备的故障阈值。最后,将选定的特征参数作为CINFO-LSTM网络的输入,使用序贯概率比检验法实现了二次风机的故障预警。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
提出了一种基于多元状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)和序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)的内燃机气阀机构振动监测方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然...提出了一种基于多元状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)和序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)的内燃机气阀机构振动监测方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测特征向量进行估计,得到与观测特征向量相对应的估计残差;最后使用SPRT对观测特征向量的估计残差进行均值和方差检验,确定系统的工作状态。试验中,通过设置不同的气阀间隙大小来模拟内燃机气阀机构不同程度的异常工况,以整周期缸盖振动信号幅值域特征作为系统工况监测参数。试验结果表明,MSET可有效增强故障状态下的信号特征呈现,而SPRT可在较少的周期内实现内燃机气阀机构异常工况的识别,MSET和SPRT的结合有效地实现了对内燃机气阀机构异常工况的早期监测。展开更多
提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的H...提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据进行主成分分析,确定网络的输入维数,根据AIC准则确定最佳模型阶数,最终选取合理的网络模型结构;使用已知的未老化状态样本对NARX网络进行训练,建立系统的辨识模型;然后运用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)对NARX辨识模型的残差进行假设检验,判断系统的老化状态。实验分析表明,基于NARX网络模型的故障检测方法能够有效地应用于软件老化的检测。展开更多
文摘针对核电多回路耦合系统在升功率运行中异常传感器检测困难、检测延时及检测精度低等问题,提出了一种自联想核回归模型(auto-associative kernel regression,简称AAKR)与修正序贯概率比检验(sequential probability ratio test,简称SPRT)相结合的方法。首先,利用小波软阈值降噪方法对监测数据预处理,获取高质量的多源传感器解调信号;其次,采用AAKR构造传感器正常运行数据的估计值,并获取多源传感器测量值与估计值之间的残差;然后,运用滑动时间窗获取不同阶段残差向量的均值和方差,设计一种SPRT检测规则对传感器残差进行异常检测;最后,用核电一、二回路耦合系统模拟机实验数据进行方法验证与性能分析。结果表明,所提传感器异常检测方法的准确率达到99.52%,异常检测延时降低了81.73%,可有效提高现有核电厂传感器异常检测的稳定性。
文摘针对二次风机状态监测故障的预警问题,提出了一种基于混沌向量加权平均(chaos weighted mean of vectors, CINFO)算法的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络多输出回归方法。首先,使用Spearman相关系数分析方法筛选出与二次风机轴承温度、二次风机轴承振动相关性系数较高的特征参数,对输入数据进行降维。然后,通过CINFO确定多输出LSTM网络的最优超参数,提高了神经网络的预测精度。随后,根据序贯概率比检验(sequential probability ratio test, SPRT)法确定了设备的故障阈值。最后,将选定的特征参数作为CINFO-LSTM网络的输入,使用序贯概率比检验法实现了二次风机的故障预警。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
文摘提出了一种基于多元状态估计(Multivariate State Estimation Techniques,MSET)和序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)的内燃机气阀机构振动监测方法。在该方法中,首先建立正常工况下各监测参数之间的关联模型;然后根据系统当前观测特征向量与各建模样本特征向量之间的相似性程度,使用MSET对当前观测特征向量进行估计,得到与观测特征向量相对应的估计残差;最后使用SPRT对观测特征向量的估计残差进行均值和方差检验,确定系统的工作状态。试验中,通过设置不同的气阀间隙大小来模拟内燃机气阀机构不同程度的异常工况,以整周期缸盖振动信号幅值域特征作为系统工况监测参数。试验结果表明,MSET可有效增强故障状态下的信号特征呈现,而SPRT可在较少的周期内实现内燃机气阀机构异常工况的识别,MSET和SPRT的结合有效地实现了对内燃机气阀机构异常工况的早期监测。
文摘提出了一种软件系统的非线性有源自回归(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous Inputs,NARX)网络模型的老化检测方法。解决了目前软件老化方法未考虑多变量间关联性及历史数据的延迟影响的问题。该方法首先通过对实验采集的HelixServer-VOD服务器性能数据进行主成分分析,确定网络的输入维数,根据AIC准则确定最佳模型阶数,最终选取合理的网络模型结构;使用已知的未老化状态样本对NARX网络进行训练,建立系统的辨识模型;然后运用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test,SPRT)对NARX辨识模型的残差进行假设检验,判断系统的老化状态。实验分析表明,基于NARX网络模型的故障检测方法能够有效地应用于软件老化的检测。
