核動力系統(tǒng)運(yùn)行工況預(yù)判的深度學(xué)習(xí)方法研究

摘要： 為建立核動力系統(tǒng)運(yùn)行工況的高精度實(shí)時判別與運(yùn)行監(jiān)測參數(shù)的長時間在線預(yù)測方法，本研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，針對核動力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)判開展了兩方面工作。首先，基于核動力系統(tǒng)過去15個時間步（步長1 s）的監(jiān)測參數(shù)變化，對運(yùn)行工況進(jìn)行實(shí)時診斷判別，同時，采用搜索算法對判別模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高模型對運(yùn)行工況的識別精度；之后，對核動力系統(tǒng)的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行超前預(yù)測。結(jié)果表明：優(yōu)化后模型的...