Resumen

En este artículo se propone un marco optimizado de análisis de componentes principales (PCA) para implementar el monitoreo de condiciones de sensores en una central nuclear. En comparación con el método común de PCA en investigaciones anteriores, el método de PCA en este artículo se optimiza en diferentes procedimientos de modelado, incluyendo la etapa de preprocesamiento de datos, la etapa de selección de parámetros de modelado y la etapa de detección e aislamiento de fallas. Luego, el rendimiento de los modelos mejora considerablemente a través de estas optimizaciones. Finalmente, las mediciones de sensores de una central nuclear real se utilizan para entrenar el modelo de PCA optimizado con el fin de garantizar la credibilidad y confiabilidad de los resultados de la simulación. Al mismo tiempo, se imponen fallas artificiales de manera secuencial a las mediciones de sensores para estimar la capacidad de detección y aislamiento de fallas del modelo de PCA propuesto. Los resultados de la simulación muestran que el modelo de PCA optimizado es capaz de detect

• Materias:Seguridad nuclear Refrigeración en reactores Ecuaciones cinéticas Neutrones térmicos
• Subjects:Nuclear safety Reactor Cooling Kinetic equations Thermal neutrons
• Palabras claves:Propuesta; Marco pca; Monitorización de estado; Sensores; Central nuclear; Optimizado; Detección de fallos
• Keywords:Proposed; Pca framework; Condition monitoring; Sensors; Nuclear power plant; Optimized; Fault detection