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面向變功率工況的PAG-DAF故障檢測框架
自給能中子探測器是核電站堆芯功率監測的核心設備，其采集的信號直接關系機組運行調控與安全防護。該類傳感器長期處于復雜工況環境中，工況正常波動與設備故障特征極易混淆，跨功率工況下的故障檢測一直是行業技術難點。
針對上述問題，中國科學院沈陽自動化研究所工業控制網絡與系統研究室科研團隊提出了一種面向變功率工況的功率感知圖域自適應框架（Power-Aware Graph Domain Adaptation Framework, PAG-DAF）。
該方法通過多尺度時間特征提取捕獲多通道SPND信號的動態演化規律，構建融合功率信息的圖結構以表征時間依賴、傳感器耦合及功率調制效應，并結合邊條件消息傳遞與對抗域對齊機制，學習跨功率工況下穩定魯棒的特征表示。
實驗結果表明，該方法能夠有效緩解變功率工況引起的分布偏移，顯著提升傳感器跨工況監測與故障診斷的準確性。
該研究成果以A power-aware graph domain adaptation framework for variable-power fault detection of self-powered neutron detectors in nuclear power plants為題，發表于人工智能與智能系統應用領域國際期刊Expert Systems With Applications。沈陽自動化所博士研究生唐紫萱為論文第一作者，徐皚冬研究員為通訊作者。該研究得到了國家重點研發計劃項目的支持。（工業控制網絡與系統研究室）
DOI：10.1016/j.eswa.2026.132737
論文鏈接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417426016507?via%3Dihub
來源：中國科學院沈陽自動化研究所
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號