[发明专利]基于逻辑距离表征安全运行域的船用核动力异常检测方法

说明书

本发明属于核动力系统异常检测技术领域，公开了一种基于逻辑距离表征安全运行域的船用核动力异常检测方法，通过分析核动力系统历史运行数据，检索系统典型运行工况数据样本；构建标准运行工况样本库，遴选表征运行状态的特征参数；构建逻辑距离计算函数；通过历史运行数据进行训练学习、仿真计算或收集的异常数据样本的检验验证确定判定系统异常的逻辑距离阈值即安全域归属阈值，在线检测系统异常或检索系统历史运行数据中的异常情况。本发明直接从对象核动力装置运行状态数据出发构造异常检测模型，贴近实际系统，从机理角度比其他算法具有更强的针对性和适用性，具有可解释性强，检测力度和调节等优势。

技术领域

本发明属于核动力系统异常检测技术领域，尤其涉及一种基于逻辑距离表征安全运行域的船用核动力异常检测方法。

背景技术

目前，核动力系统异常状态自动检测技术是系统故障诊断技术的前端入口程序模块，也是辅助操纵员值班的伺服技术模块。现有国内外关于核动力系统异常检测和故障诊断技术的研究大致分为两大类：机理分析法和数据驱动法。

1)机理分析异常检测法。机理分析法发展较早也比较受青睐，是当前核动力系统异常检测和故障诊断的传统主流方法，其又分为模拟仿真法和专家规则集导向法。模拟仿真法是指依据核动力装置结构特点，利用物理、热工等方面的守恒方程和经验公式，构建与核动力系统基本相同的数值计算全范围仿真模型系统，在模型系统上进行异常、故障和事故演示，获得规律和经验，以指导实际系统的异常检测和故障诊断，其应用被拓展到了核动力系统设计验证和核动力操纵员培训中去，成为了目前核动力领域主流的工程设计验证和人员培训方法，然而应用到异常检测和故障诊断中，该方法存在与实际系统同步困难的问题；专家规则集法是指综合利用物理、热工方程和专家经验，设定事故辨识程序，制定事故处置规程，用于伺服检测系统异常、诊断系统故障、指导事故处置的技术方法，是直接作用在核动力装置上的异常检测和故障诊断方法，也是目前国内外核动力装置普遍采用的一种方法，然而其异常检测和事故辨识程序流程复杂，需要大量人员干预，很难保证其完备性，且容易诱发人因失误，而其诊断和处置过程要么固定死板无法权变，要么含糊不清不易理解，所以近几年来许多国内外专家提出了基于征兆或状态导向的处置规程研究，将事故的判断和处置分多个步骤进行，提高了诊断的适应性，也降低了误判的风险，但在系统异常自动检测方面还存在的短板和缺陷，并且核动力系统异擦汗那个和故障种类繁多，通过枚举的方式很难覆盖所有故障类型，容易漏检。

2)数据驱动异常检测法，近年来随着信息技术的不断进步，核动力系统信息化程度不断提高，大量核动力运行数据被完整详细的记录下来，数据驱动的异常检测方法也逐渐兴起，受到青睐，并体现了其独特的优势，比如在线能力强，贴近实装，准确性高等。

数据驱动的异常检测和故障诊断方法主要分为两大类：一类是基于核动力装置全范围仿真模型系统计算数据的故障诊断方法，利用核动力装置全范围仿真模型系统可以计算不同工况，不同程度的系统典型故障和事故数据，构建核动力装置异常、事故数据谱库，然后利用机器学习方法训练事故辨识诊断模型，用于异常检测和故障诊断，主要通过故障特征来甄别系统异常，可以称为“黑名单法”，该方法利用数据库技术和人工智能技术有效地结合，解决了机理分析法中模拟仿真法在线支持困难的问题，然而，该方法过分依赖于全范围仿真模型的准确性，而仿真模型与实际核动力装置之间存在误差，这个误差在系统运行过程中并未被定量标定，也未被确定置信区间，误差在异常和事故工况下很可能会被扩大，甚至不收敛，因此，该方法存在不确定因素较多，还需进一步研究，该方向吸引了大量国内学者研究。

第二类数据驱动方法是直接挖掘核动力系统实际运行数据，获得规律来进行异常检测和诊断，本案按该思路研究系统异常自动检测技术，并提出一种异常检测算法。