一种基于图表示和多任务学习的核电站故障诊断框架

《Engineering》：An interpretable fault diagnosis framework for nuclear power plant via graph representation and multi-task learning

核电站故障诊断中，传统方法存在可解释性差、数据稀缺、开放集场景处理不足等问题。本文提出融合图结构表示与多任务学习的可解释故障诊断框架，通过构建反应堆模块物理关系图，结合LSTM-GNN混合网络实现时空特征提取，同时完成信号重建、节点异常检测、图级故障分类和原型学习等多任务目标。实验表明该框架在两个反应堆数据集上均达到100%闭集故障分类准确率，成功识别未知复合故障，并通过可视化异常信号传播路径提供操作者决策支持，有效解决了核能领域智能诊断的关键挑战。

　　本文探讨了一种用于核电站故障诊断的新型可解释框架，旨在解决当前方法在可解释性、数据稀缺性以及处理开放集故障条件方面的局限。核电站作为提供低碳电力的重要设施，对于实现全球能源可持续发展目标具有关键作用。然而，在运行过程中，由于设备老化或非预期的操作条件，故障可能随时发生，影响系统的安全与可靠性。因此，建立一个高效、自动且可解释的故障诊断框架，对于提升核电站运行的安全性和操作人员的决策能力至关重要。

当前的故障诊断方法主要依赖于物理建模和专家知识，虽然这些方法具有透明性，但随着核电站系统复杂性的增加，其可扩展性和适应性面临挑战。特别是在小型模块化反应堆（SMR）等新型核电站中，系统集成度更高，操作模式更加多样，使得传统的故障诊断方法难以应对复杂的故障情况。为了解决这一问题，本文提出了一种结合图结构表示与多任务学习的新型故障诊断框架。该框架通过图结构编码核电站的物理和功能关系，利用混合神经网络架构提取时空特征，并通过多任务学习同时执行信号重建、节点级异常检测、图级故障分类以及原型学习，从而提升诊断的准确性和可解释性。

在核电站中，信号之间存在复杂的物理和功能关系，故障的影响会沿着这些关系传播。因此，将这些关系表示为图结构，有助于图神经网络（GNN）对信息进行有效聚合和传播。通过构建图结构，可以更清晰地反映核电站中各关键组件之间的相互依赖关系，例如主回路入口和出口等。同时，混合神经网络架构中的长短期记忆网络（LSTM）能够捕捉节点层面的时间依赖性，而图神经网络则能够在不同区域之间提取局部和全局的依赖关系，从而实现更全面的故障分析。

本文提出的框架在两个受限且不平衡的反应堆数据集上进行了验证，并与现有基线模型进行了比较。实验结果表明，该框架在闭集故障分类任务中达到了100%的准确率，优于所有基线模型。此外，它在开放集故障场景中也成功识别了未知和复合故障，提供了关于故障传播路径和受影响区域的可解释信息，从而提升了诊断的可靠性。这些结果表明，该框架在实际应用中具有巨大的潜力，能够为核电站的故障诊断提供有效的支持。

为了实现这一目标，本文提出了一种基于图结构和多任务学习的新型故障诊断框架。该框架的总体架构如图1所示，主要包含四个关键步骤：图结构的构建、基于神经网络的特征提取、多任务学习的实施以及集成故障诊断。其中，图结构的构建是框架的基础，它能够将核电站的物理和功能关系编码为图的节点和边，使得模型能够更系统地理解和分析故障的传播路径。接下来，基于神经网络的特征提取部分设计了一种新颖的混合架构，结合了LSTM和GNN的优势，能够同时提取时间和空间特征，从而提升模型的诊断能力。

在实验验证过程中，本文首先介绍了用于评估的MHTGR系统（模块化高温气冷堆）数据集，包括故障类型的选择、数据收集和预处理步骤。然后，详细描述了框架的训练过程，并展示了其在闭集和开放集故障场景中的表现。实验结果表明，该框架在闭集故障分类任务中表现优异，准确率达到100%，同时在开放集故障场景中也能够有效识别未知和复合故障，提供可解释的诊断信息。此外，该框架还展示了其在不同反应堆类型上的适应性，特别是在PWR系统（压水堆）数据集上的表现，进一步验证了其通用性和有效性。

本文还对框架的各个组成部分进行了比较分析，展示了其在提升故障诊断性能方面的关键贡献。首先，通过引入图结构表示，使得模型能够更直观地理解核电站中各信号之间的关系，从而提高诊断的准确性。其次，混合神经网络架构的引入，使得模型能够在时间和空间两个维度上提取特征，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。最后，多任务学习的实施，使得模型能够在多个任务之间进行协同学习，从而提升整体的诊断性能和可解释性。

在实际应用中，故障诊断不仅需要准确识别故障类型，还需要为操作人员提供清晰的决策依据。因此，本文提出的框架在提升诊断准确性的同时，也注重可解释性，使得操作人员能够理解故障的发生原因和影响范围。这种可解释性对于提升操作人员的信任度和实际应用的可行性具有重要意义。通过引入故障因果图和注意力机制，本文进一步增强了模型的可解释性，使得诊断结果能够更直观地呈现出来，便于操作人员理解和应用。

此外，本文还探讨了数据稀缺性对故障诊断的影响。由于核电站中的故障数据通常较为有限，且在实际运行中可能出现前所未见的故障类型，使得模型的泛化能力受到限制。为了解决这一问题，本文提出了一种基于图结构和多任务学习的框架，能够在有限数据条件下提升模型的诊断能力。通过结合原型学习和信号重建，该框架能够生成更具代表性的故障类别原型，从而提升模型在开放集场景中的识别能力。实验结果表明，该框架在处理数据稀缺问题时表现良好，能够有效识别未知故障，并提供可解释的诊断信息。

在未来的核电站故障诊断研究中，本文提出的框架具有重要的应用前景。随着核电站系统复杂性的增加，传统的故障诊断方法难以满足实际需求。因此，建立一个能够同时处理多种任务、具有高可解释性且适应性强的诊断框架，是未来研究的重要方向。本文提出的框架不仅能够提升诊断的准确性，还能够为操作人员提供清晰的决策依据，从而增强核电站运行的安全性和可靠性。

总之，本文提出了一种结合图结构表示和多任务学习的新型故障诊断框架，旨在解决当前方法在可解释性、数据稀缺性以及处理开放集故障条件方面的局限。通过构建图结构，该框架能够有效编码核电站的物理和功能关系，使得模型能够更系统地理解和分析故障的传播路径。同时，混合神经网络架构的引入，使得模型能够在时间和空间两个维度上提取特征，从而提升诊断的准确性和鲁棒性。多任务学习的实施，使得模型能够在多个任务之间进行协同学习，从而提升整体的诊断性能和可解释性。实验结果表明，该框架在闭集和开放集故障场景中均表现优异，能够有效识别未知和复合故障，并提供可解释的诊断信息，为核电站的故障诊断提供了有力的支持。