核电站主泵状态预测系统的设计与实现

• 作者: 付彤 唐永红 龚安
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 异常诊断 时间序列 状态预测 LSTM
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 系统结构
• 页码范围: 2602-2605
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.11.012

摘要

针对现有的核电站故障诊断系统中主泵运行状态预测模块较少的问题,设计开发了基于LSTM神经网络算法的轻量级核电站主泵状态分析及预测系统.系统基于主泵监测数据所形成的时间序列实现了异常状态检测、运行状态预测等功能,并对分析结果进行了可视化处理.实践证明,该系统作为核电站主泵故障诊断系统的补充在理论研究和指导生产实践中有广阔的应用前景和一定的研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐永红		18	105	6.0	10.0
2	龚安		24	212	9.0	14.0
3	付彤		1	0	0.0	0.0