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龙图腾网获悉中核龙原科技有限公司;中核霞浦核电有限公司申请的专利基于贝叶斯网络的反应堆堆外换料系统故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119991102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510472083.2，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权基于贝叶斯网络的反应堆堆外换料系统故障检测方法是由张东辉;张福辉;张新兴;邢成文;谭勇;王松平;钟毅设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯网络的反应堆堆外换料系统故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于贝叶斯网络的反应堆堆外换料系统故障检测方法，包括：提取机械臂和运输车的测试工作数据中目标变量的时间序列；基于目标变量的时间序列训练长短期记忆网络，并获取长短期记忆网络输出的目标变量对应的目标特征向量；将目标特征向量和测试工作数据中变量作为贝叶斯网络的拓扑节点，并基于贝叶斯网络构建故障检测模型；将机械臂和运输车的当前工作数据输入故障检测模型，以确定反应堆堆外换料系统的故障类型。有效建立目标变量的变化趋势与测试工作数据中其他变量的依赖关系，能够根据测试工作数据中变量在时间上的变化趋势识别出故障发生的概率，提高了故障检测模型对未实验场景的泛化能力。

本发明授权基于贝叶斯网络的反应堆堆外换料系统故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的反应堆堆外换料系统故障检测方法，其特征在于，包括： 提取机械臂和运输车的测试工作数据中目标变量的时间序列； 基于所述目标变量的时间序列训练长短期记忆网络，并获取所述长短期记忆网络输出的目标变量对应的目标特征向量； 将所述目标特征向量和所述测试工作数据中变量作为贝叶斯网络的拓扑节点，建立目标变量的变化趋势与测试工作数据中其他变量的依赖关系，并基于所述贝叶斯网络构建故障检测模型；所述测试工作数据中目标变量包括所述机械臂在实验测试中的吊装压力、运行时间和行程，以及所述运输车承载总压力、承载核燃料组件的开始时间节点、所述运输车的启动时间节点； 将所述机械臂和所述运输车的当前工作数据输入所述故障检测模型，以确定所述反应堆堆外换料系统的故障类型；所述故障类型包括装载同步故障和卸料过早故障； 所述将所述目标特征向量和所述测试工作数据中变量作为贝叶斯网络的拓扑节点，并基于所述贝叶斯网络构建故障检测模型，具体包括： 将所述目标特征向量离散化处理，并将离散化处理后所述目标特征向量的数据与所述测试工作数据中变量并得到离散型变量数据集； 基于离散型变量数据集建立初始贝叶斯网络结构，对初始贝叶斯网络结构进行边修改操作生成新的贝叶斯网络结构，并将满足预设条件的贝叶斯网络结构作为构建故障检测模型的最优贝叶斯网络结构； 所述对初始贝叶斯网络结构进行边修改操作生成新的贝叶斯网络结构，并将满足预设条件的贝叶斯网络结构作为构建故障检测模型的最优贝叶斯网络结构，具体包括： 以初始化贝叶斯网络结构作为当前贝叶斯网络结构，对所述当前贝叶斯网络结构的进行边修改操作并生成修改贝叶斯网络结构； 定义用于评估所述贝叶斯网络结构的评分函数，基于所述评分函数评估边所述修改贝叶斯网络结构的分数，并选择分数最高的修改贝叶斯网络结构作为当前贝叶斯网络结构； 重复对当前贝叶斯网络结构的进行边修改操作，将满足预设的迭代终止条件的当前贝叶斯网络结构作为构建故障检测模型的最优贝叶斯网络结构。

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