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J-GLOBAL ID：202202269162717098   整理番号：22A0102392

長期短期記憶ネットワークに基づく小型加圧水型原子炉の故障診断法【JST・京大機械翻訳】

A fault diagnosis method for small pressurized water reactors based on long short-term memory networks

著者 (4件)： Wang Pengfei (Shaanxi Key Laboratory of Advanced Nuclear Energy and Technology, Shaanxi Engineering Research Center of Advanced Nuclear Energy, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, 710049, China) ,  Zhang Jiaxuan (Shaanxi Key Laboratory of Advanced Nuclear Energy and Technology, Shaanxi Engineering Research Center of Advanced Nuclear Energy, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, 710049, China) ,  Wan Jiashuang (Shaanxi Key Laboratory of Advanced Nuclear Energy and Technology, Shaanxi Engineering Research Center of Advanced Nuclear Energy, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, 710049, China) ,  Wu Shifa (Shaanxi Key Laboratory of Advanced Nuclear Energy and Technology, Shaanxi Engineering Research Center of Advanced Nuclear Energy, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, 710049, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 239  号： PC  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークを用いて,複雑な故障モードをマッピングするために確立された革新的ラベル付き故障辞書を有する小型加圧水炉(SPWR)のためのセンサおよびアクチュエータ故障診断法を提案した。それは,SPWRのエンドツーエンド故障診断を実現するために,LSTMの周期的挙動とゲート機構を通して,多変数時系列データから特徴を直接学習し,長期依存性を捉えることができる。SPWR故障データセットに関する実験結果は,この方式が,平均精度92.06%で,センサとアクチュエータ故障の位置,タイプ,および範囲を効果的に診断することができ,他の3つの広く使用された故障診断方法より優れていることを示した。さらに,異なる雑音信号を注入したSPWR故障データセットに関する診断結果は,確立したLSTMネットワークの強い雑音免疫能力を実証した。したがって,提案方法は,SPWRの実際の運転環境において満足な故障診断性能を達成することが期待される。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  雑音 ,  学習 ,  *故障 ,  *ネットワーク ,  *故障診断 ,  PWR型原子炉 ,  エンドツーエンド方式 ,  アクチュエータ ,  センサ ,  故障モード
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  時系列データ ,  アクチュエータ故障 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障診断 ,  小型加圧水型原子炉 ,  長期短期記憶ネットワーク ,  センサとアクチュエータ ,  ラベル付き故障辞書

分類 (3件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  ボイラ  (PB01020V) ,  内燃機関発電  (NB03050O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 長期 ,  短期記憶 ,  加圧水型原子炉 ,  故障診断