基于改進(jìn)CWT-CNN的核電廠傳感器故障診斷研究

摘要： 核電廠傳感器故障后果嚴(yán)重，而核電廠一回路系統(tǒng)和設(shè)備的固有復(fù)雜性為基于精確數(shù)學(xué)模型的傳感器故障診斷帶來了困難。本文提出了一種將深度學(xué)習(xí)算法與時(shí)頻分析相結(jié)合的核電廠傳感器智能故障診斷方法，將信號(hào)識(shí)別問題轉(zhuǎn)化為圖像識(shí)別問題。先利用連續(xù)小波變換（CWT）對(duì)核電廠典型傳感器7種常見健康狀態(tài)的時(shí)序信號(hào)進(jìn)行處理，以生成捕捉故障信號(hào)特征的時(shí)頻圖；然后以預(yù)處理和標(biāo)記的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練經(jīng)通道注意力機(jī)制（... （共7頁）