核电设备状态监测与故障诊断系统的开发
2023-07-06
来源:易榕旅网
核电设备状态监测与故障诊断系统的开发 文/李虹黻中核辽宁核电有限公司辽宁葫芦岛1 25000 际事故发生时设备的参数异常信息进行设计的, 所以依据这些异常信息来确定事故发生情况可能 不太充分,但是绝对是必要的,因此,运用此规 【摘要】随着科学技术的发展,核电厂在全 球电力网络中的地位愈来愈重要,核电能源 2、系统功能分析 2 1数据采集系统 数据采集系统是该系统的一级子系统,它主 已经成为了当前社会发展的重要能源。鉴于 核电的特殊性,我们必须要加大力度研发核 电设备状态监测与故障诊断系统,以便于人 们能够在远程对核电设备进行操控。本文的 核电设备监测与故障诊断系统是基于Visual Basic6 0系统开发的,该系统集信息收集、 状态监测以及故障诊断于一身,功能非常强 大,而且操作便捷。 【关键词l核电设备;状态监测;故障诊断 近几年,随着几期影响非常严重的核电事 故的发生,全球各国时核电使用的安全性愈来愈 重视,相关机构不但对核电工作人员加强了培 训,提升其整体素养;而且还不断增加资金与技 术投入来开发更加先进的核电监测与故障诊断系 统,旨在促进核反应堆更好地进行工作,并及时 精准的识别与处理各种故障。优良的核电设备状 态监测与故障诊断系统能够根据收集的各种数据 信息,通过计算机的处理与分析,及i ̄1B9向工作 ,人员汇报核电系统的运行状态以及发生的故障信 息,以便于工作人员可以及时的制定相关决策, 运用有效的措施确保核电厂的安全运行。 1、核电设备状态监测与故障诊断系统的总 体设计 该系统包含人机交互、状态监测、数据信息 采集、故障诊断、规则推理以及结果诊断等系统 与数据库构成,系统示慧图如下图l所示。 癣一 图1核电设备状态监测与故障诊断系统结构 示意图 众多子系统中信息收集、状态监测以及故障 诊断系统是其中最重要,它们既独立运行,叉相 互协同,最终其同协作实现对核电设备的监测与 故障诊断功能。 要负责对核电设备运行过程中的压力、温度、水 位等信息进行收集。本系统茌开发过程中以核动 力装置模拟器作为仿真实验研究对象,数据采集 系统通过感应设备和监测设备收集模拟器中的各 项数据,并将这些数据及时的传入数据信息库。 故障诊断时不但能够采用在线读取的数据,同时 还能够直接利用数据库中的数据,这样就能够同 时实现系统的在线诊断以及离线诊断。 2 2状态监测系统 状态监测系统是整个系统的二级子系统,它 主要负责R,IY ̄息收集系统收集到的各项数据实施 处理、分析以及判断,并将判断的结果汇报给相 关工作人员;当信息异常时,它还能够进行自动 报警。另外,状态监测系统还可以对核电设备的 运行情况实施分析操作,从而帮助工作人员更加 深入的了解核电机组的运行情况以及将要发生的 些状况。在仿真模拟实验中,该系统良好的实 现了对数据的统计分析,并精准ffJ, ̄,1故障进行了 判断 数据管理程序也很好的实现了对信息的存 储和维护功能,为工作人员查询、打印相关数据 奠定了良好的基础。 2 3故障诊断系统 故障诊断系统包含神经网络诊断子系统和规 则推理诊断子系统 主要负责对数据收集系统以 及状态监测系统所收集与处理的信息进行更加深 入的分析,从而确定出核电设备异常的原因以及 发生故障的部位,向工作人员提供解决建议。 该系统中的神经网络诊断子系统共应用了3 中神经网络:模糊神经网络、BP网融合神经网 络以及径向基函数神经网络。在实施诊断时子 系统首先从上级系统中获取数据信息,然后运用 FNN网络以及BP网进行快速预诊断,预诊断 阶段允许其出现一定几率的误诊,但是不能够出 现漏诊情况。假如上述预诊断结果的可信度较低, 那么就会启用规则推理诊断系统对预诊断结果实 施验证,从而有效避免误诊睛况的出现。 神经诊断子系统中的RBF网络最重要的 目的是识别出FNN网以及BP网不能识别的故 障,该网络无需训练,计算速度快,对于故障诊 断的实时’『生较强。然而一旦诊断中发生了多种故 障模块,且这些故障模式皆是FNN网以及BP 网无法识别的故障模式,那么这时就必须要构建 RBF神经网络。 规则推理诊断系统能够运用反向推理原理来 对诊断的结果进行验证。因为验证规则是一句实 则系统能够比较精准的验证事故是否真实发生。 总而言之,假如训练好的FNN以及BP网 对故障的诊断可信度比较高,呢么就可以不运用 规则推理系统来进行B佥证,而是直接汇报出故障 检测结果;训练后的网络无法对某些故障开展有 效识别时,就应该构建RBF神经网络实施在线 识别,最终确定出故障的判定结果。 该系统运用到核电设备监测工作中之后,能 够依据收集的各种信息形成完整的诊断结论,系 统还能够依据结论提出相应的处理策略以及维修 建议。该系统基于WINDOS系统,以Visual Basic 6 0作为基础开发工具进行研究设计,具 备良好的人机交互功能,实用性非常强。 结论: 核电设备状态监测与故障诊断系统可以良好 的实现对核反应堆运行的信息收集、状态监测、 故障诊断以及规则推理,并且具备优秀的实际运 用能力,各项功能完善,对于促进核电产业的长 远发展具有非常深远的意义。 参考文献: [1]刘永阔,夏虹,谢春丽,等.基于模糊神 经网络的核动力装置设备故障诊断系统研究[J] 核动力工程2014(04) [2]巨林仓,史贝贝,杨清宇,等.基于LM 算法建立风电机组神经网络故障预警诊断模型 [J]l热力发电201O(12) [3]黄峰,易浩,金祟伟.一种基于FPGA的 风机音视频智能核电故障预警器[J]湖南工程学 院学报(自然科学版)2015(03) 161