基于仿真模型的核电站故障检测与诊断方法研究

发布时间：2020-07-01 23:34

【摘要】：由于核电站系统庞大且具有一定潜在危险性,其安全性一直为大众所关注。针对核电站的故障检测与诊断、系统预测等技术能够提供异常信息和操作建议,减轻操纵员的决策压力,降低故障后的潜在危险,确保核电站的安全平稳运行,减少非计划停堆,提高经济性。本文分析了故障检测与故障诊断方法的研究现状,研究了基于热工水力仿真模型的故障检测方法、故障诊断方法和基于系统质量守恒的破口故障程度估计方法,探索了基于仿真模型的故障验证和预测方法。设计开发了一套故障检测和诊断系统,可实现对核电站的在线故障检测与诊断。本文的主要工作有:(1)结合分布式的思想,研究了基于热工水力仿真模型对核电站进行故障检测的方法,按照实际测点划分系统、建立了主要核辅助系统的仿真模型,计算其与实际系统内部测点的残差向量。利用主元分析的方法残差向量进行分析,实现了对实际系统的故障检测以及初步故障定位。(2)研究了基于随机森林算法的故障诊断方法,利用离线故障数据建立了反应堆一回路核辅助系统的故障诊断模块。在故障检测的基础上,在线收集故障后系统实际测点的运行数据,对异常时的测点数据进行分类,诊断故障类型和位置。(3)研究了基于系统质量守恒的破口故障面积估计方法,通过监测系统内工质的总质量变化来估计泄漏类故障的泄漏速率,利用破口泄漏公式计算破口流速,进而对破口面积进行近似估计。(4)将核辅助系统模型与已有的反应堆主冷却剂系统仿真模型联调得到一回路系统整体模型,研究了利用仿真模型进行故障加载和验证的方法。(5)以主要核辅助系统系统为主要对象,使用C#编程语言开发了基于热工水力仿真模型的故障检测与故障诊断系统,并通过福清核电站的全范围仿真机验证了该系统故障检测和故障诊断的能力。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TM623
【图文】：

故障诊断方法分类

基于仿真模型的故障检测与诊断方法研究方案

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 闫蓓;王晓晶;蒋兆国;;基于支持向量机回归模型的视线定位算法研究[J];仪器仪表学报;2014年10期

2 李红卫;杨东升;孙一兰;韩娟;;智能故障诊断技术研究综述与展望[J];计算机工程与设计;2013年02期

3 慕昱;夏虹;刘永阔;;基于邻域粗糙集和决策树算法的核电厂故障诊断方法[J];原子能科学技术;2011年01期

4 臧大进;曹云峰;;故障诊断技术的研究现状及展望[J];西安文理学院学报(自然科学版);2011年01期

5 白士红;唐辉辉;;蚁群算法在故障诊断中的应用[J];中国工程机械学报;2010年04期

6 成守宇;王贺;彭敏俊;杨明;巩诚;刘飞;;核动力装置运行支持系统的设计与开发[J];核科学与工程;2010年04期

7 王贺;成守宇;张志俭;;操纵员运行支持系统中状态监测方法研究[J];核动力工程;2010年02期

8 杨静;张楠男;李建;刘延明;梁美红;;决策树算法的研究与应用[J];计算机技术与发展;2010年02期

9 周东华;胡艳艳;;动态系统的故障诊断技术[J];自动化学报;2009年06期

10 徐金良;张大发;张龙飞;;基于粗糙决策模型的核电厂故障诊断方法[J];核动力工程;2007年04期

相关会议论文 前1条

1 成守宇;彭敏俊;薛若军;赵强;;基于Topmeret的核电厂凝给水系统仿真研究[A];2014第二届中国指挥控制大会论文集（上）[C];2014年

相关博士学位论文 前4条

1 马贺贺;基于数据驱动的复杂工业过程故障检测方法研究[D];华东理工大学;2013年

2 杨明;基于多层流模型的核动力装置可靠性分析及故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

3 熊丽;基于数据驱动技术的过程监控与优化方法研究[D];浙江大学;2008年

4 付克昌;基于结构优化PCA的传感器故障诊断方法及其应用研究[D];浙江大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 温志斌;核动力装置混合智能故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2017年

2 董欢;某型航空发动机中介轴承故障诊断技术研究[D];沈阳航空航天大学;2017年

3 徐亮;PWR小破口失水事故实时计算建模研究[D];哈尔滨工程大学;2016年

4 戴晨曦;基于模型的电力牵引系统关键设备故障诊断研究[D];西南交通大学;2016年

5 吴国华;基于符号有向图的核电厂故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2016年

6 段智勇;核动力装置分布式故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2016年

7 徐非;核动力装置一回路分布式状态监测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2015年

8 谭翔;核动力装置一回路分布式多故障诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

9 刘志仓;基于粒子滤波的非线性系统故障诊断与预测方法研究[D];西安电子科技大学;2013年

10 杨敏敏;基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法研究[D];江西理工大学;2012年

本文编号：2737432