基于Deep SVDD的核电站无监督微弱故障异常检测方法

来源：核动力工程杂志2025年第6期北京时间：

作者：艾鑫, 刘永阔, 单龙飞, 高嘉嵘

单位：1.哈尔滨工程大学船舶热能动力全国重点实验室，哈尔滨，150001；2.哈尔滨工程大学核科学与技术学院，哈尔滨，150001；

摘要：核电站运行数据呈现复杂的高维非线性特性，经典的主元分析（PCA）异常检测方法不具备非线性特征学习能力，检测准确率有待提高。本研究建立了基于深度支持向量数据描述（Deep SVDD）的核电站无监督微弱故障异常检测方法，使用PCTRAN仿真机对多种故障程度的典型故障以及电动阀门故障试验台内漏故障数据进行测试。测试结果表明，Deep SVDD异常检测方法相比于经典的PCA异常检测方法具有更高的微弱故障检测准确率。本研究为核电站微弱故障异常检测方法的研究提供了参考。

关键词：核电站, 异常检测, 微弱故障, Deep SVDD, 堆叠自编码网络

基金资助：国家自然科学基金（12575335）