基于集成学习的核电站故障诊断方法

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核电站系统复杂,需要采集和监测的变量较多,给核电站的故障诊断增加了困难。针对该问题提出集成学习算法,对核电站的失水事故、给水管道破裂、蒸汽发生器U型管破裂和主蒸汽管道破裂等4种典型故障进行训练学习,并分别在正常情况下和参数缺失情况下进行仿真实验。仿真结果表明,该算法在参数缺失的情况下仍能得到较好的诊断结果,具有良好的容错能力和泛化能力。
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