人工智能在核电厂设备故障预测与健康管理中的应用研究

　　

核电厂关键设备的安全可靠运行直接关系到核安全与发电经济性。传统的定期维修和故障后维修策略存在明显局限，而基于状态的维修策略近年来受到广泛关注。故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）作为实现状态维修的核心技术框架，在航空航天、轨道交通等领域已取得成熟应用，但在核电厂领域的系统化研究尚处于发展阶段。本文系统梳理了核电厂设备PHM的技术框架，重点分析了数据驱动方法，尤其是机器学习和深度学习在设备状态监测、故障诊断和剩余寿命预测中的研究进展，并结合旋转机械、阀门管道、仪控系统等典型场景讨论了具体应用。在此基础上，分析了数据获取、模型可解释性、验证确认等方面面临的挑战，并对人工智能在核安全领域的发展前景进行了展望。

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