基于多模型融合集成学习的核能系统故障诊断方法及系统

本发明提供了一种基于多模型融合集成学习的核能系统故障诊断方法及系统，核能系统故障诊断方法包括以下步骤：S1、数据处理：采用数据预处理模块收集化学和容积控制系统的运行数据，对原始数据进行清洗、划分和归一化，构建高质量的数据集；S2、特征选择：通过特征选择模块提取故障工况类别和故障严重程度作为关键特征；S3、集成学习模型训练：采用集成学习模块构建Boosting和Stacking混合框架，训练集成模型；S4、模型评估：通过比较评估模块在测试集上评估模型性能。本发明通过构建Boosting和Stacking混合框架的集成学习模型，结合超参数优化和自适应机制，实现实时、准确的故障诊断。