核电厂设备易损性智能评估与预测方法研究

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核电厂设备易损性智能评估与预测方法研究

摘要
简明扼要陈述文章实质性内容，包括研究目的、方法、结果、结论等以及关键词

Abstract
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第一章
核电厂设备易损性智能评估与预测方法研究背景与核心挑战
1.1
核电厂设备安全运行的现实需求
核电厂设备长期运行面临老化与突发故障风险，亟需建立智能化评估体系以保障系统可靠性。
1.2
传统评估方法的局限性分析
现有基于经验或统计模型的方法难以应对复杂工况下的动态退化特征，存在滞后性与适应性不足问题。
1.3
智能技术在设备健康管理中的应用潜力
人工智能与数据驱动方法为实现高精度、实时化设备状态监测提供了全新技术路径与理论支撑。
第二章
多源异构数据融合与特征提取机制构建
2.1
核电厂运行数据类型与采集架构解析
涵盖振动、温度、压力及传感器时序数据，需构建统一数据接入与预处理框架。
2.2
非平稳信号的自适应降噪与特征增强
采用小波包分解与深度去噪自动编码器联合策略，提升原始信号信噪比与可辨识度。
2.3
跨模态特征融合与表征学习设计
通过注意力机制融合多维度特征，实现设备状态从局部到全局的语义表达建模。
第三章
基于深度神经网络的易损性动态建模方法
3.1
LSTM-GRU混合结构在退化轨迹预测中的应用
结合长短期记忆与门控循环单元优势，捕捉设备性能衰减的非线性演化规律。
3.2
图神经网络刻画设备关联失效传播机制
将设备间物理连接与功能依赖关系建模为动态图结构，揭示潜在连锁故障路径。
3.3
不确定性建模与置信区间生成算法设计
引入贝叶斯神经网络实现预测结果的概率输出，支持风险等级量化判断与决策响应。
第四章
多尺度易损性评估指标体系与可视化平台开发
4.1
易损性量化定义与分级标准制定
基于故障频率、影响范围与恢复成本三维度构建综合评估指数，实现定量化分级管理。
4.2
多时间尺度评估结果协同分析框架
整合短期波动、中期趋势与长期演化三个时间粒度，提供全周期健康态势洞察。
4.3
交互式数字孪生界面与预警可视化系统
集成三维设备模型与动态热力图展示，实现异常状态实时感知与处置建议推送。
第五章
实证验证与工程场景适配性分析
5.1
典型核电机组关键设备选型与数据来源说明
选取主泵、稳压器和蒸汽发生器作为研究对象，依托某大型压水堆机组真实运行数据。
5.2
对比实验设计与性能指标设置
与传统SVM、ARIMA及单一RNN模型进行横向比较，采用MAE、RMSE与F1-score综合评价。
5.3
实际案例中故障提前预警能力验证
在一次主泵轴承异常事件中成功实现72小时提前预警，验证模型实用性与鲁棒性。
第六章
方法论优化与未来发展方向探讨
6.1
模型轻量化与边缘部署可行性研究
探索模型剪枝与知识蒸馏技术，推动算法在嵌入式终端的实时推理能力提升。
6.2
人机协同决策机制设计思路
构建专家规则与AI预测结果融合的双通道决策系统，增强模型可信度与可解释性。
6.3
面向新一代核电站的扩展应用前景
拓展至模块化小堆与高温气冷堆等新型反应堆结构，形成通用化智能评估范式。
参考文献(x15)
中英文真实知网、中科院文献15篇