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《哈尔滨工程大学》 2016年
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基于符号有向图的核电厂故障诊断技术研究

吴国华  
【摘要】:核电厂在运行过程中对安全性提出了极高的要求。通过对核电厂进行故障诊断方法研究,帮助操作人员及时地了解核电厂的运行状态,这有助于操作人员进行正确的操作,防止事故进一步恶化。核电厂系统复杂,在对其进行故障诊断过程中难以建立精确的数学模型。而符号有向图(signed directed graph, SDG)能很好地展示出复杂系统变量之间的关系,同时具有建模简单,推理灵活等优点。因此本论文采用SDG对核电厂进行故障诊断研究。首先针对核电厂进行系统化的SDG建模方法研究。根据SDG系统建模方法,以冷却剂丧失事故,蒸汽发生器传热管破裂事故,主蒸汽管道破裂事故,给水丧失事故,全场断电为例建立SDG模型,并采用核电厂中CPR1000仿真机运行数据对模型中参数趋势进行验证。然后,根据建立的SDG模型提取专家知识。由于在不同的故障下,相同参数对不同故障的影响程度不同,因此需要对参数的权重进行分配,以达到快速进行故障诊断的目的。在实际工程应用中,状态监测是SDG故障诊断的第一步。但是单一的阈值法难以实现早期的故障诊断,因此本论文将定性趋势分析法和阈值法相结合对核电厂进行状态监测,用以解决状态监测中存在的一些问题。最后,根据诊断结果采用“状态矩阵”和广度优先搜索相结合的方式,实现对SDG模型的实时推理,解释故障发生的原因。本文根据以上SDG故障诊断设计方案,采用C# .net 4.0和SQL Server 2008开发一套适用于核电厂故障诊断系统。测试结果表明了 SDG方法进行核电厂故障诊断的可行性,同时所开发的系统具有操作简单,界面美观等一系列优点。
【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】:2016
【分类号】:TM623

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【参考文献】
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