基于移动窗核主成分分析的核电厂主泵故障检测

来源：核动力工程杂志2024年第3期北京时间：

作者：张秀春, 夏虹, 刘永康, 朱少民, 刘洁, 张汲宇

单位：1.哈尔滨工程大学核安全与先进核能技术工信部重点实验室，哈尔滨，150001；2.哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室，哈尔滨，150001；3.苏州热工研究院有限公司，江苏苏州，215000；4.国家核电厂安全及可靠性工程技术研究中心，江苏苏州，215000；5.中广核研究院有限公司，广东深圳，518000；

摘要：由于部件性能衰退、工况变化等因素影响，核动力装置在运行过程中会表现出明显的时变性，进而造成故障检测模型失效。为了改善传统故障检测方法在时变工业过程中的性能和在役适应性，基于核主成分分析（KPCA）和移动窗技术，提出了一种用于核动力装置的长时故障检测方法。该方法通过移动窗技术可实现KPCA故障检测模型的自动更新，从而解决检测过程中信号的时变性问题。将移动窗KPCA方法应用于某核电厂主泵的长时监测中，结果表明，主泵在正常和异常状态下，移动窗KPCA方法在故障检测率（FDR）、误报率（FAR）等指标方面均表现出了良好的性能。

关键词：核动力装置, 核主成分分析（KPCA）, 移动窗, 时变过程, 故障检测

基金资助：国家自然科学基金项目（U21B2083）