摘要
本发明涉及核电安全防护技术领域,尤其涉及一种核电站泵体异常检测方法及装置。所述方法为:首先获取泵体特征曲线,基于所述泵体特征曲线、仪表布置和业务知识确定所述泵体的影响因子;然后获取泵体的若干段历史工作数据,通过数据分析方法建立训练集;基于训练集完成回归模型、重构模型和统计量模型的训练并基于残差或统计量分布得到预警阈值;最后将当前的相关数据输入该状态下所述重构算法和统计量模型或回归模型,已获得泵在当前状态的统计量或预测值,通过与预警阈值比较来判断是否存在异常。本发明通选择性的运用合适的模型来判断泵体的异常,简单方便。
技术关键词
异常检测方法
泵体
重构模型
支持向量机回归模型
训练集
因子
主成分分析算法
核电站泵
随机森林
异常检测装置
线性回归模型
数据分析方法
参数
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重构算法
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