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作者：马永健;冯云;孙培伟;魏新宇;
单位：西安交通大学核科学与技术学院;
摘要：离岸式小型自然循环铅冷快堆运行在恶劣环境下，且通常少人值守，在这种情况下，传感器故障可能对系统的安全性产生严重影响。为及时检测和诊断传感器故障，提出了一种结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的方法。所提方法基于数据驱动，不需要系统的详细数学模型或特定状态的先验知识。采用PCA方法，能够有效降低数据维度。使用MATLAB/Simulink中构建的小型铅冷快堆动态模型，产生传感器数据，以训练和建立故障诊断模型，并进行了性能测试，验证了所提出的故障诊断方法的准确性和有效性。
关键词：铅冷快堆;;传感器故障;;故障诊断;;主成分分析;;支持向量机
基金资助：国家重点研发计划(2020YFB1902101)资助
