基于门控循环网络的故障诊断方法研究
韩东江
戴新发
武汉数字工程研究所 武汉 430205
摘要：核动力装置具有内反馈和强耦合的特征,使得内部工况环境复杂,一旦出现异常则更有可能发生高风险事故.为了提高核动力装置运行的安全性,论文提出了一种基于门控循环网络的故障诊断方法,该方法利用核动力装置运行过程中产生的数据进行瞬态特征与时变特征的提取,通过梯度提升树算法和门控循环网络算法进行联合诊断.实验结果表明,与其他模型相比,该模型能够更加准确地判断每一个故障,故障诊断的准确率达到99.9%以上.
关键词：核反应堆装置故障诊断梯度提升树门控循环网络(GRU)
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 79-84 )
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