核电设备状态监测与故障诊断系统的开发

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