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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 146 - 154 (9page)
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An improved principal component analysis (PCA) method is applied for sensor fault detection andisolation (FDI) in a nuclear power plant (NPP) in this paper. Data pre-processing and false alarm reducingmethods are combined with general PCA method to improve the model performance in practice. In datapre-processing, singular points and random fluctuations in the original data are eliminated with varioustechniques respectively. In fault detecting, a statistics-based method is proposed to reduce the falsealarms of T2 and Q statistics. Finally, the effects of the proposed data pre-processing and false alarmreducing techniques are evaluated with sensor measurements from a real NPP. They are proved to begreatly beneficial to the improvement on the reliability and stability of PCA model. Meanwhile varioussensor faults are imposed to normal measurements to test the FDI ability of the PCA model. Simulationresults show that the proposed PCA model presents favorable performance on the FDI of sensors nomatter with major or small failures.
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H. M. Hashemian / 2011 / On line monitoring applications in nuclear power plants / Prog. Nucl. Energy 53:167~181
D. Richard / 1997 / Detection, Isolation and identification of sensor faults in nuclear power plants / IEEE Trans. Contr. Syst. Technol 5:42~60
J. Farhan / 2016 / Fault diagnosis of Pakistan Research Reactor-2 with data-driven techniques / Ann. Nucl. Energy 90:433~440
B. Piero / 2010 / An ensemble approach to sensor fault detection and signal reconstruction for nuclear system control / Ann. Nucl. Energy 37:778~790
S. W. Wang / 2005 / Sensor-fault detection, diagnosis and estimation for centrifugal chiller systems using principal-component analysis method / Appl. Energy 82:197~213
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