申请/专利权人：哈尔滨工程大学

申请日：2020-07-09

公开（公告）日：2020-10-13

公开（公告）号：CN111767657A

主分类号：G06F30/20(20200101)

分类号：G06F30/20(20200101);G06N20/10(20190101);G06F111/08(20200101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.04.22#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.13#公开

摘要：本发明涉及一种核动力系统故障诊断方法和系统。该核动力系统故障诊断方法和系统，通过采用训练好的非线性支持向量机模型可以精确得到核动力系统中各子系统的故障类别，以及与故障类别相对应的故障出现概率。并通过所构建的二维故障概率矩阵中的故障出现概率确定归一化系数后，根据归一化系数确定每种故障所对应的故障概率值。然后，将降序排列后的概率值中的第一大故障概率值和第二大故障概率值间的差值与设定阈值进行比较的技术手段，得到核动力系统的故障诊断结果，使得整个核动力系统故障诊断方法和系统在提高诊断准确性的同时，提高了适应性。

主权项：1.一种核动力系统故障诊断方法，其特征在于，包括：获取多个与核动力系统中待诊断子系统的数量相同的训练好的非线性支持向量机模型；采用传感器获取各所述待诊断子系统的运行数据；根据所述运行数据，采用所述非线性支持向量机模型输出每一所述待诊断子系统中的故障类别，以及与故障类别相对应的故障出现概率；以所述非线性支持向量机模型个数为行，以所述故障出现概率为列，将每一所述非线性支持向量机模型输出的结果均形成一个二维故障概率矩阵；对所述二维故障概率矩阵中的故障出现概率确定归一化系数；根据所述归一化系数确定每种故障所对应的故障概率值，并将所有故障概率值进行降序排列；当降序排列后的第一大故障概率值和第二大故障概率值之差小于设定阈值时，则认定为这两种故障发生的概率都很大，且对应诊断为“无法识别”；若第一大故障概率值和第二大故障概率值之差大于设定阈值时，则将与第一大故障概率值相对应的故障类别定为当前故障状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种核动力系统故障诊断方法和系统

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