基于深度自编码器的核动力历史异常数据检测技术研究

来源：核动力工程杂志2024年第2期北京时间：

作者：杨继红, 陈玲, 王晓龙, 张永发, 高明

单位：1.海军工程大学核科学技术学院，武汉，430033；2.海军 92330部队；

摘要：为解决核动力历史异常数据检测中存在的新的异常识别困难问题，基于重构误差的思路，提出基于深度自编码器的历史数据异常检测模型。该模型以某稳态运行工况下正常历史数据为学习对象，通过最小化正常数据重构误差目标训练模型，根据待测数据重构误差大小判断其是否异常。研究结果表明，深度自编码器对正常数据重构能力较好，对异常数据重构能力不足。因此，通过比较重构误差大小，深度自编码器能够有效检测出核动力历史异常数据，其性能优于一类支持向量机，可以为核动力装置状态评估提供相关依据。

关键词：核动力, 异常检测, 重构误差, 深度自编码器