Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Composite Fault Diagnosis Model for NPPs Based on Bayesian-EfficientNet Module

論文の概要: A Composite Fault Diagnosis Model for NPPs Based on Bayesian-EfficientNet Module

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17707v1
Date: Wed, 13 Nov 2024 02:53:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-01 04:42:45.604342
Title: A Composite Fault Diagnosis Model for NPPs Based on Bayesian-EfficientNet Module
Title（参考訳）: Bayesian-EfficientNetモジュールに基づくNPPの複合的故障診断モデル
Authors: Siwei Li, Jiangwen Chen, Hua Lin, Wei Wang,
Abstract要約: データ駆動型深層学習故障診断技術を用いたベイズアルゴリズムと有効ネット大モデルに基づく複合マルチフォールト診断モデルを提案する。本研究の目的は,原子力プラントシナリオにおける伝達学習を通じて,自動深層学習に基づく大規模モデル技術の有効性を評価することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.766420709490079
License:
Abstract: This article focuses on the faults of important mechanical components such as pumps, valves, and pipelines in the reactor coolant system, main steam system, condensate system, and main feedwater system of nuclear power plants (NPPs). It proposes a composite multi-fault diagnosis model based on Bayesian algorithm and EfficientNet large model using data-driven deep learning fault diagnosis technology. The aim is to evaluate the effectiveness of automatic deep learning-based large model technology through transfer learning in nuclear power plant scenarios.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 原子炉冷却材システム, 主蒸気システム, 凝縮システム, 原子力プラントの主給水システム(NPP)における, ポンプ, バルブ, パイプラインなどの重要な機械部品の故障について述べる。データ駆動型ディープラーニング断層診断技術を用いたベイジアンアルゴリズムと有効ネット大モデルに基づく複合マルチフォールト診断モデルを提案する。本研究の目的は,原子力プラントシナリオにおける伝達学習を通じて,自動深層学習に基づく大規模モデル技術の有効性を評価することである。

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