核电调试故障智能诊断的方法、系统、介质及电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种核电调试故障智能诊断的方法、系统、介质及电子设备，该方法包括以下步骤：S1：根据获取到的历史调试故障数据，对故障数据分类模型进行训练，得到与各核电系统的故障类型对应的关键词；S2：获取核电系统对应的实时调试故障数据，根据预构建的中文分词模型对实时调试故障数据进行中文分词处理，得到分词结果；S3：根据预构建的故障匹配模型将分词结果与该核电系统的故障类型的关键词进行匹配，获得实时调试故障数据所属的故障类型。本发明专利技术可辅助试验负责人在调试试验中进行故障诊断处理，对核电调试过程中的故障进行自动诊断，智能输出分析诊断结果，能够降低人因失误的概率，加快诊断效率和准确度，缩短调试试验工期。验工期。验工期。

【技术实现步骤摘要】
核电调试故障智能诊断的方法、系统、介质及电子设备


[0001]本专利技术涉及核电厂调试
，尤其涉及一种核电调试故障智能诊断的方法、系统、介质及电子设备。

技术介绍

[0002]安全性、可靠性和经济性是核电站赖以生存和发展的基础。其中调试试验是核电厂建造过程的最后一个阶段，是对安装完工后的部件、设备、系统和设施进行全面的检验，也是综合验证设计、质量，发现缺陷、消除缺陷，使设备与系统的性能符合规定要求，且保证电站后期安全运行发展的重要环节。为了确保核电站电力系统运行的可靠性，需要准确掌握系统平台、部件及其仪表运行状况，及时排除影响设备安全稳定运行的因素，核电工程调试工作是获得核电设备各部分运行情况的有效途径，因此核电工程对调试过程质量具有严格要求。
[0003]当前，核电厂使用核电调试管理系统对调试的过程进行管理和记录，例如以调试报告、经验反馈记录、事件单、纠正性维修报告等形式记录，在调试故障方面，记录的信息大致包括以下几类：设备基本情况、故障情况、故障巡视及处理、故障原因分析、故障暴露的问题等。这些报告的结论由调试人员根据调试过程中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据获取到的历史调试故障数据，对故障数据分类模型进行训练，得到与各核电系统的故障类型对应的关键词；S2：获取核电系统对应的实时调试故障数据，根据预构建的中文分词模型对所述实时调试故障数据进行中文分词处理，得到分词结果；S3：根据预构建的故障匹配模型将分词结果与该核电系统的故障类型的关键词进行匹配，获得所述实时调试故障数据所属的故障类型。2.根据权利要求1所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11：从所述历史调试故障数据中提取样本数据；S12：将所述样本数据按核电系统进行分类；S13：根据故障类型对各核电系统下的样本数据进行聚类分析，得到与各核电系统的故障类型对应的至少一个关键词；S14：建立故障数据库，存储与各核电系统故障类型对应的至少一个关键词。3.根据权利要求2所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述样本数据包括：训练样本和校验样本；所述步骤S14之前还包括：根据训练样本和校验样本分别执行步骤S12和S13，将对所述训练样本进行聚类分析得到的关键词和对所述校验样本进行聚类分析得到的关键词进行正确率的计算，若正确率大于预设值，则执行步骤S14，建立故障数据库，存储所述训练样本下的与各核电系统的故障类型对应的至少一个关键词。4.根据权利要求2所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤S11之前还包括：对所述历史调试故障数据按核电设备进行分类；根据有效性对各核电设备下的历史调试故障数据进行分拣，得到有效的历史调试故障数据。5.根据权利要求2所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤S12包括：识别所述样本数据中是否存在核电系统编码；若是，则将所述样本数据按核电系统编码进行分类；若无，则从所述样本数据中获取与核电系统类型相关的其他信息，并利用NLP的命名实体识别方法识别出核电系统编码，最终将所述样本数据按核电系统编码进行分类。6.根据权利要求5所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤从所述样本数据中获取与核电系统类型相关的其他信息，包括：根据预设的核电系统编码提取规则，从所述样本数据的至少一项信息中获取与核电系统类型相关的其他信息。7.根据权利要求2所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤S13包括：根据预先选定的聚类参数，对各核电系统下的样本数据使用NLP的文本聚类方法，形成
各核电系统特有的故障类型，并对每一故障类型进行至少一个关键词的提取。8.根据权利要求1所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤根据预构建的中文分词模型对所述实时调试故障数据进行中文分词处理，之前还包括：根据预构建的信息提取模型对所述实时调试故障数据进行过滤，提取有效信息，形成报告模型。9.根据权利要求8所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤根据预构建的中文分词模型对所述实时调试故障数据进行中文分词处理，得到分词结果，包括：根据预构建的中文分词模型对所述报告模型中所含信息进行中文分词、去除停用词处理，得到分词结果。10.根据权利要求1所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31：根据预构建的故障匹配模型将分词结果与该核电系统的故障类型的关键词进行匹配，计算与各关键词相似度以及平均相似度；S32：若分词结果中包含两个或以上的关键词，则从中提取相似度平均值最大的故障类型，作为所述实时调试故障数据的故障匹配类型；S33：若分词结果包含两个以下或不包含故障类型关键词，则将平均相似度与预设阈值比较，高于阈值的作为所述实时调试故障数据的匹配故障类型。11.根据权利要求1所述的核电调试故障智能诊断的方法，其特征在于，所述方法还包括：S4：根据预构建的信息提取模型对所述实时调试故障数据进行过滤，去除英文翻译和无效词，并进行依存句法分析，提取所述实时调试故障数据的信息并结合故障类型，形成故障报告。12.一种核电调试故障智能诊断的系统，通过数据接口与各核电调试管理系统连接，其特征在于，包括：训练模块，用于根据获取到的历史调试故障数据，对故障数据分类模型进行训练，得到与各核电系统的故障类型对应的关键词；中文分词模块，用于获取核电系统对应的实时调试故障数据，根据预构建的中文分词模型对所述实时调试故障数据进行中文分词处理，得到分词结果；故障匹配模块，用于根据预构建的故障匹配模型将分词结果与该核电系统的故障类型的关键词进行匹配，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张颢，张立强，颜旭，姜涛，朱孟子，张珂斐，吴云龙，甘龙，王辰，
申请(专利权)人：中国广核集团有限公司中国广核电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：