基于局部线性嵌入和k-最近邻分类器的核动力装置故障诊断方法研究.pdf

中 国 核 科学 技 术 进 展 报 告 （ 第 五 卷 ）
核 安 全 分卷 Ｐ ｒｏ ｇ ｒｅ ｓ ｓＲｅ ｐ ｏ ｒｔｏ ｎＣｈｉ ｎ ａＪＮ ｍ ＾ｌｅ ａｒＳ （ ｄ ｅ ｎ （ ＾ｅ＆Ｔｅ （ ＾ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇｙ（Ｖ ｏ ｌ ． ５ ） ２０ １ ７ 年 １ ０ 月
基 于 局 部 线 性 嵌 入 和 Ｋ － 最 近 邻 分 类 器 的
核 动 力 装 置 故 障 诊 断 方 法 研 究
于 巍 峰 ， 刘 永 阔 ， 武 茂 浦 ， 温 志 斌 ， 周 文 ， 刘 鹏 飞
工 １ ５０００ １
（ 哈 尔 滨 程 大学 ， 黑 龙 江 哈 尔 滨 ）
一
摘 要 ：针对 核 动 力 装 置 运 行数据具有 强 非 线 性 、 高维 数 的 特 点 ， 本 文 提 出 了 种基 于 流 形 学 习 的 核 动 力 装 置 运 行 故 障
诊 断新 方法 。 流 形 学 习 方法 能 有 效地 提 取 高维 非 线 性数据 中 嵌 人 的 低 维 流 形 特 征 ， 该 方 法 运 用 局 部 线 性嵌 人 算 法 直
接 对原 始运 行 数据 进 行无 监督 学 习 ， 将数据进行 非 线性维 数 约 简 ， 从 而 得 到 数 据 的 内 在 低 维 流 形 特 征 ， 并且 保 留 了 数
Ｐ Ａ
据 的 几何结构 信 息 。 与 传统 的 Ｃ 线性方法相 比 ， 该 方 法 特 征 提 取 能 力 更 强 ， 能 有 效 地 将 不 同 种 类 的 故 障 数 据 进 行
Ｋ －
特征 聚类 ， 然 后 将提 取 到 的 低维 特征 向 量 输 人 最近邻 分类器 进 行故 障模 式 识别 。 为 了 验 证该方 法 用 于 核 动 力 装 置
工
故 障诊 断 的 可 行 性和 优越性 ， 采 用 人 数据集 数值仿真和 核 动 力 装