摘要
本发明涉及核电机器人维护技术领域,公开了核电机器人智能巡检与故障诊断系统,该系统集成了高精度传感器网络,实时捕获核电设施的运行环境数据,并结合运维记录与历史故障数据,构建丰富的训练数据集。通过机器学习算法,系统训练出核电设施巡检模型与故障诊断模型,实现异常状况的自动识别与故障类型的初步分类,以及故障具体原因和位置的深入分析。同时,系统创新性地构建了误差修正模型,进一步优化了巡检与故障诊断的准确性。数据解析单元则运用训练好的模型,自动生成详细的巡检报告与故障诊断报告,为核电站的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。
技术关键词
核电机器人
故障诊断系统
智能巡检
故障诊断模型
误差修正模型
核电设施
LSTM模型
时间序列特征
XGBoost算法
机器学习算法
数据处理单元
异常状况
LSTM算法
解析单元
预测误差
高精度传感器
历史故障数据
长短期记忆网络