基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究

范珉; 朱加良; 王海麟

doi:10.20190/j.cnki.02580918.202602022

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基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究

核安全 | 更新时间：2026-05-20

- 基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究
- 基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究
- 核科学与工程 2026年46卷第2期页码：408-413
- 作者机构：
  
  1. 中核浙能能源有限公司
  2. 中国核动力研究设计院核反应堆技术全国重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20190/j.cnki.02580918.202602022
  中图分类号： TL421.1;TM623;TP183
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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范珉, 朱加良, 王海麟. 基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究[J]. 核科学与工程, 2026,46(2):408-413.

范珉, 朱加良, 王海麟. 基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究[J]. 2026, 46(2): 408-413.
范珉, 朱加良, 王海麟. 基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究[J]. 核科学与工程, 2026,46(2):408-413. DOI： 10.20190/j.cnki.02580918.202602022.

范珉, 朱加良, 王海麟. 基于LSTM的小型压水堆功率控制系统故障诊断研究[J]. 2026, 46(2): 408-413. DOI： 10.20190/j.cnki.02580918.202602022.

摘要

小型压水堆结构布置紧凑、应用场景广泛且运行工况变化频繁，其控制系统可靠性对维持反应堆正常工作至关重要。反应堆功率控制系统作为小型压水堆核心控制系统之一，导致该系统发生故障的事故序列较多，精准识别故障序列并执行合理的容错措施有助于提高小型压水堆功率控制系统的可靠性。本文以小型压水堆作为研究对象，开展基于长短期记忆（LSTM）网络的反应堆功率控制系统故障诊断研究。首先，基于集总参数法建立小型压水堆堆芯模型，并采用功率反馈设计小型压水堆功率控制系统。同时，考虑小型压水堆功率控制系统可能发生的故障序列，生成小型压水堆控制系统故障样本数据。然后，基于LSTM网络构建故障诊断模型，采用故障样本数据对所构建的故障诊断模型进行训练。最后，对故障诊断模型的准确性与泛化能力进行测试与验证。验证结果表明，基于LSTM的故障诊断模型可有效诊断小型压水堆功率控制系统故障序列，且诊断精度较高。

Abstract

关键词

Keywords

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山世光,阚美娜,刘昕,刘梦怡,邬书哲.深度学习:多层神经网络的复兴与变革[J].科技导报,2016(14).

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