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深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法
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作者 张乐 成玮 +5 位作者 张硕 陈雪峰 常丰田 洪郡滢 马颖菲 彭将 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期88-94,202,共8页
针对深度学习方法未明确学习变量间关系结构、系统异常难以准确检测的问题,提出一种深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法。首先,利用无监督图对比学习方法挖掘系统变量时间序列间相关性,构建与核电系统物理结构匹配的可解释性图结... 针对深度学习方法未明确学习变量间关系结构、系统异常难以准确检测的问题,提出一种深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法。首先,利用无监督图对比学习方法挖掘系统变量时间序列间相关性,构建与核电系统物理结构匹配的可解释性图结构;其次,基于变分图自编码器重构系统图结构,以重构误差来表征系统运行状态,从系统层面防止非线性突发行为带来的安全性问题;然后,通过半监督图卷积节点分类模型识别系统内部各变量运行状态,实现测点级异常检测;最后,以PCTranACP100仿真机2种基准事故工况数据、国内某核电机组循环水系统监测数据来验证提出方法的有效性。结果表明,系统级异常检测准确率达到93%,86%和90%,证明所提出方法能够准确检测出系统异常情况,可降低电厂单一仪表异常触发的非计划停机概率。 展开更多
关键词 核电系统 无监督深度图学习 可解释性图结构 多级异常检测 变分图自编码器
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