基于数据驱动的核电站主给水泵故障预测研究

摘要： 目前，核电站设备传感器每天都会产生大量的监测数据，但这些数据的利用程度较低，对于利用监测数据进行核电站重要设备的故障预测研究还处于探索阶段。针对这种情况，本文以核电站主给水泵作为研究对象，将表征主给水泵运行状态的各类监测数据进行预处理和降维，进而通过多个选定的机器学习模型预测设备在未来是否会发生故障。通过对预测模型的效果评估发现，长短时记忆网络模型（LSTM模型）具有较好的预测... （共7页）