本发明涉及故障诊断，特别涉及一种核电设备故障推理方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、故障诊断技术是核电厂运行支持系统的重要组成部分，有助于工程师在设备发生故障后快速定位故障原因，并给出合理的处理措施，从而提升核能生产的安全性和可靠性。
2、基于知识的故障诊断方法包含故障诊断推理的四要素，包括：故障特征、故障现象、故障原因和故障处理措施，在领域专家的设计下将该四要素构建为复杂的系统故障诊断贝叶斯网络结构以支持故障诊断推理的实现，但此过程强依赖专家的知识经验，效率较低、耗时较长。更为重要的，上述故障诊断网络结构具有不完全和不准确的特点，不完全体现在故障诊断网络结构较为稀疏，其中的故障推理四要素不能涵盖核电设备故障诊断的全范围；不准确体现在故障特征与故障现象之间、故障现象与故障原因之间、故障原因与处理措施之间所规定的连接权重可信度低，使推理结果不能较好的贴合实际。
3、为此，上述问题亟待本领域技术人员解决。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种核电设备故障推理方法、装置、设备及介质，能够提高故障推理的准确性和全面性，其具体方案如下：
2、第一方面，本申请公开了一种核电设备故障推理方法，包括：
3、构建核电设备的故障推理贝叶斯网络，并获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的链路信息；
4、根据所述链路信息对任一所述故障推理链路进行掩码，得到故障推理掩码链路，并根据所述故障推理掩码链路构建数据集；
5、获取所述数据集的目标向量，并利用所述目标向量对待训练模型进行训练，得到训练损失满足预设训练损失的目标模型；
6、通过所述目标模型对目标故障推理贝叶斯网络中的目标内容进行补全或更新，以实现对所述核电设备的故障推理。
7、可选的，所述获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的链路信息，包括：
8、获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的内容信息和位置信息；其中，所述内容信息包括所述故障推理链路中的若干个推理要素和各所述推理要素之间的连接权重，所述位置信息包括所述推理要素的位置信息和所述连接权重的位置信息。
9、可选的，获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的位置信息，包括：
10、获取所述推理要素的所述位置信息，并根据所述推理要素的所述位置信息和目标公式确定所述连接权重的所述位置信息；
11、其中，所述目标公式包括：
12、
13、其中，n表示所述连接权重的所述位置信息，所述连接权重为头推理要素和尾推理要素之间的连接权重。
14、可选的，所述根据所述链路信息对任一所述故障推理链路进行掩码，得到故障推理掩码链路，包括：
15、根据所述故障推理链路的所述内容信息和所述位置信息对任一所述故障推理链路中的任一所述推理要素或任一所述连接权重进行掩码，得到所述故障推理掩码链路。
16、可选的，所述根据所述故障推理掩码链路构建数据集，包括：
17、根据所述故障推理链路的所述内容信息和所述位置信息获取所述故障推理掩码链路的所述内容信息和所述位置信息；
18、根据所述故障推理链路的所述内容信息和所述位置信息获取所述故障推理掩码链路中被掩码部分的所述内容信息和所述位置信息；
19、根据所述故障推理掩码链路的所述内容信息和所述位置信息以及所述被掩码部分的所述内容信息和所述位置信息构建所述数据集。
20、可选的，所述获取所述数据集的目标向量，包括：
21、获取所述故障推理掩码链路的所述内容信息的第一内容信息向量和所述位置信息的第一位置信息向量，得到输入向量；
22、获取所述被掩码部分的所述内容信息的第二内容信息向量和所述位置信息的第二位置信息向量，得到标签向量。
23、可选的，所述利用所述目标向量对待训练模型进行训练，得到训练损失满足预设训练损失的目标模型，包括：
24、将所述输入向量输入至所述待训练模型进行训练，得到相应的预测结果；
25、根据所述标签向量和所述预测结果确定所述训练损失，并根据所述训练损失对所述待训练模型进行优化，以得到所述训练损失满足所述预设训练损失的所述目标模型。
26、第二方面，本申请公开了一种核电设备故障推理装置，包括：
27、链路信息获取模块，用于构建核电设备的故障推理贝叶斯网络，并获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的链路信息；
28、推理链路掩码模块，用于根据所述链路信息对任一所述故障推理链路进行掩码，得到故障推理掩码链路，并根据所述故障推理掩码链路构建数据集；
29、模型训练模块，用于获取所述数据集的目标向量，并利用所述目标向量对待训练模型进行训练，得到训练损失满足预设训练损失的目标模型；
30、故障推理模块，用于通过所述目标模型对目标故障推理贝叶斯网络中的目标内容进行补全或更新，以实现对所述核电设备的故障推理。
31、第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：
32、存储器，用于保存计算机程序；
33、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的核电设备故障推理方法。
34、第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的核电设备故障推理方法。
35、可见，本申请提出一种核电设备故障推理方法，包括：构建核电设备的故障推理贝叶斯网络，并获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的链路信息；根据所述链路信息对任一所述故障推理链路进行掩码，得到故障推理掩码链路，并根据所述故障推理掩码链路构建数据集；获取所述数据集的目标向量，并利用所述目标向量对待训练模型进行训练，得到训练损失满足预设训练损失的目标模型；通过所述目标模型对目标故障推理贝叶斯网络中的目标内容进行补全或更新，以实现对所述核电设备的故障推理。综上可见，本申请充分捕获了故障推理贝叶斯网络中的链路信息，并根据链路信息构建出不同掩码情况的故障推理掩码链路，以使目标模型能够实现不同掩码情况的故障推理，进一步的，本申请将该目标模型应用于目标故障推理贝叶斯网络，以便提高对目标故障推理贝叶斯网络推理的全面性和准确性。
1.一种核电设备故障推理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的核电设备故障推理方法，其特征在于，所述获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的链路信息，包括：
3.根据权利要求2所述的核电设备故障推理方法，其特征在于，获取所述故障推理贝叶斯网络所包含的故障推理链路的位置信息，包括：
4.根据权利要求2所述的核电设备故障推理方法，其特征在于，所述根据所述链路信息对任一所述故障推理链路进行掩码，得到故障推理掩码链路，包括：
5.根据权利要求4所述的核电设备故障推理方法，其特征在于，所述根据所述故障推理掩码链路构建数据集，包括：
6.根据权利要求5所述的核电设备故障推理方法，其特征在于，所述获取所述数据集的目标向量，包括：
7.根据权利要求5所述的核电设备故障推理方法，其特征在于，所述利用所述目标向量对待训练模型进行训练，得到训练损失满足预设训练损失的目标模型，包括：
8.一种核电设备故障推理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的核电设备故障推理方法。
