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        DUCG 在核電站二回路故障診斷中的應(yīng)用

        2014-03-20 08:23:14鄧宏琛董春玲
        原子能科學(xué)技術(shù) 2014年1期
        關(guān)鍵詞:故障診斷故障系統(tǒng)

        趙 越,張 勤,,,鄧宏琛,董春玲

        (1.清華大學(xué) 核能與新能源技術(shù)研究院,北京 100084;2.北京航空航天大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,北京 100191;3.清華大學(xué) 工程物理系,北京 100084)

        核電站作為一類復(fù)雜而極其重要的工業(yè)系統(tǒng),始終將安全置于首位。對于一正常運(yùn)行的系統(tǒng),發(fā)生故障和失效無法避免。故障表現(xiàn)為超出設(shè)備范圍的偏差,而失效則表現(xiàn)為系統(tǒng)的持續(xù)性中斷,系統(tǒng)發(fā)生失效時由于不能執(zhí)行指定的動作,從而不能完成既定的功能[1]。故障和失效可能發(fā)生于核電站的儀器、設(shè)備和生產(chǎn)流程中,給核電站的運(yùn)行帶來嚴(yán)重影響。

        故障監(jiān)測和診斷(FDD)是在系統(tǒng)中監(jiān)測、隔離和識別故障的過程。在系統(tǒng)運(yùn)行時,故障監(jiān)測確認(rèn)是否有故障出現(xiàn),在故障發(fā)生時進(jìn)行故障診斷。故障診斷包括故障隔離和故障識別,故障隔離能定位故障的位置,故障識別決定故障的類型和隨時間變化的特征[2]。FDD 方法可用于需長時間操作和運(yùn)行的系統(tǒng),即具有在線檢測(OLM)需求的系統(tǒng)。

        核電站是一復(fù)雜的、需長時間操作和運(yùn)行的系統(tǒng),在FDD 過程中存在著很多的不確定性,為處理這一問題,引入動態(tài)不確定因果圖(DUCG)作為智能故障診斷方法,此方法已被應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)不確定性行為的故障診斷[3]。隨后,DUCG 被用于分析核電站二回路系統(tǒng)中的一類典型故障。

        1 DUCG 的圖形表達(dá)

        在故障診斷方面,DUCG 的獨(dú)特優(yōu)勢在于它對診斷過程和結(jié)果的可解釋性,并對參數(shù)準(zhǔn)確度和信息完整度的依賴性較小。圖1為基于中國廣核集團(tuán)有限公司寧德1號核電機(jī)組建造的故障診斷因果圖模型,共包含核電站二回路典型的18個故障。

        2 DUCG 的推理法則

        為在不完全表達(dá)的前提下執(zhí)行精確的推理,DUCG 采用了“鏈?zhǔn)健蓖评矸▌t,此法則的關(guān)鍵步驟是“事件展開”。事件展開是將每個被監(jiān)測到的事件分別沿著邏輯表達(dá)的因果鏈展開至根原因事件,成為由一系列{A,B,D}類型變量組成的不相交的積之和形式,如式(1)[3]:

        2.1 化簡

        化簡是推理過程中,在監(jiān)測變量和判斷因果關(guān)系的基礎(chǔ)上,消去和舍棄一些不可能發(fā)生或無意義的因果關(guān)系或變量。DUCG 定義了一系列化簡規(guī)則[3],可將一復(fù)雜的因果圖顯著簡化。

        2.2 拆分和刪除

        在故障診斷過程中,DUCG 分解的目標(biāo)是降低因果結(jié)構(gòu)圖的規(guī)模。通過假定不同的初因事件Bi,一個龐大而復(fù)雜的DUCG 可被拆分為一系列子DUCG。任一子DUCG 都是有意義的,僅當(dāng)某個DUCG 子圖能解釋所有監(jiān)測到的異常證據(jù)時,這個子圖才是有效的,其中的初因基本事件Bij便成為可能的根原因[3]。那些無效的DUCG 子圖因不能與收到的監(jiān)測變量匹配,被刪除且不予考慮。

        2.3 事件展開

        在概率計(jì)算之前,根據(jù)監(jiān)測到的證據(jù)E,在每一子圖中首先進(jìn)行事件展開,以得到可能的原因假設(shè)。這些假設(shè)組成了假設(shè)空間SH(SH=∪gSHg,SHg表示與子圖對應(yīng)的假設(shè)空間,用下標(biāo)g 表示,g=1,2,…)。在事件展開過程中,同時進(jìn)行邏輯處理[3-4]。這樣可有效地避免冗余計(jì)算,從總體上降低推理工作量。

        2.4 概率計(jì)算

        每個假設(shè)的狀態(tài)概率Hk,j∈SHg是分別以不完全和完全的證據(jù)計(jì)算的,計(jì)算結(jié)果分別表示為Hs′k,j和Hsk,j。不完全的證據(jù)E′(僅為異常監(jiān)測量)在故障診斷推理中首先被使用,以得到一近似結(jié)果。這個結(jié)果隨后能被正常監(jiān)測量E″修正(若存在),E″作為負(fù)證據(jù)以提高推理準(zhǔn)確度。計(jì)算公式為式(2)和(3),其 中σk,j=Pr{E″|Hk,jE′}/Pr{E″|E′}為精確結(jié)果和近似結(jié)果間的修正因子。

        3 實(shí)例驗(yàn)證

        核電站設(shè)備和系統(tǒng)中可能發(fā)生數(shù)以百計(jì)的故障,不同堆型的核電站發(fā)生故障的類型和表現(xiàn)也存在較大差別,用DUCG 建造一核電站完整的智能故障診斷的模型將會十分復(fù)雜。因此,本課題以中國廣核集團(tuán)有限公司寧德核電站1號機(jī)組為原型,建立了二回路系統(tǒng)典型的18個故障的診斷因果圖模型,如圖1 所示,為簡潔起見,X、B 變量被省略,僅以圖形表示。故障名稱列于表1。

        在建模過程中,每個故障可作為一個模塊單獨(dú)建?;蚺c其他任何故障聯(lián)合建模,這樣模塊化的建模設(shè)計(jì)可將一個因果圖拆分成多個相互獨(dú)立的部分,在規(guī)定了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的前提下,由該領(lǐng)域的專業(yè)人員共同建模,降低了對核電站這樣復(fù)雜系統(tǒng)的建模難度。

        圖2為圖1的一個子圖,表示“寧德核電站1號機(jī)組(CPR1000)二回路A 路蒸汽管道泄漏”時故障的發(fā)展和可能引起的參數(shù)變化,圖中所有的因果關(guān)系和參數(shù)(如事件矩陣An;j)均由中國廣核集團(tuán)公司技術(shù)人員確定,子圖中變量定義列于表2。

        圖1 寧德1號核電站二回路DUCGFig.1 DUCG of secondary loop in Unit 1of Ningde Nuclear Power Plant

        編號 名稱1凝結(jié)水泵CPA 狀態(tài)CEX001PO 故障2凝結(jié)水泵CPA 狀態(tài)CEX002PO 故障3泵MFPA 故障APA102PO 4泵MFPA 故障APA102PO 5閥V3關(guān)閉故障APA113VL 6閥PCV400A 故障GCT115VV 7 A 路蒸汽管道泄漏8閥PCV308A 故障GCT131VV 9故障GRE001VV 全開/關(guān)10 ARE031VL意外全開11 真空泵VPA 獨(dú)立失效CVI101PO 12 A 路給水管道泄漏13 B路給水管道泄漏14 C路給水管道泄漏15 透平機(jī)械故障16 給水加熱器旁路閥ABP011VL意外開啟17 主蒸汽集管破裂18蒸汽發(fā)生器傳熱管破裂

        圖2 二回路A 路蒸汽管道泄漏Fig.2 Secondary loop steam pipe leak

        二回路A 路蒸汽管道泄漏是核電站可能發(fā)生的重要故障,寧德1號機(jī)組的主蒸汽系統(tǒng)流程簡圖如圖3 所示。當(dāng)A 路蒸汽管道發(fā)生泄漏時,蒸汽發(fā)生器SG1 的水位下降,然而虛假水位卻導(dǎo)致寬量程水位ARE061MN 升高。A、B、C 路主蒸汽管線上的流量VVP001MD、VVP002MD、VVP003MD 增大,導(dǎo)致3條管線上的壓力變送器的示數(shù) VVP007MP、VVP008MP、VVP009MP升高,發(fā)出管線隔離信號,使得3 條管線上的主蒸汽隔離閥VVP001VV、VVP002VV、VVP003VV 由打開變?yōu)殛P(guān)閉狀態(tài)。同時,管線出現(xiàn)壓差升高,壓力變送器發(fā)出安注信號。另一方面,由于A 路管線泄漏,一回路溫度RCP624KM 降低,引起穩(wěn)壓器壓力RCP005MP 降低,也發(fā)出安注信號。安注信號發(fā)出后,觸發(fā)跳堆信號,反應(yīng)堆跳堆。

        變量名稱 變量描述 狀態(tài)信息B33 二回路A路蒸汽管道狀態(tài) 0-正常,1-發(fā)生泄漏故障X53 一回路平均溫度RCP624KM 0-正常,1-偏低,2-偏高X11 反應(yīng)堆運(yùn)行狀態(tài) 0-正常,1-偏低,2-偏高X28 SG1寬量程水位ARE061MN 0-正常,1-故障關(guān)閉X33 穩(wěn)壓器壓力RCP005MP 0-正常,1-偏低,2-偏高X47 A蒸汽管道流量VVP001MD 0-正常,1-偏低,2-偏高X48 A蒸汽管道壓力VVP007MP 0-正常,1-偏低,2-偏高X72 安注信號 0-正常,1-觸發(fā)X167 B蒸汽管道壓力VVP008MP 0-正常,1-偏低,2-偏高X168 C蒸汽管道壓力VVP009MP 0-正常,1-偏低,2-偏高X173 B蒸汽管道流量VVP002MD 0-正常,1-偏低,2-偏高X174 C蒸汽管道流量VVP003MD 0-正常,1-偏低,2-偏高X188 主蒸汽隔離閥開度VVP001VV 0-打開,1-關(guān)閉X189 主蒸汽隔離閥開度VVP002VV 0-打開,1-關(guān)閉X190 主蒸汽隔離閥開度VVP003VV 0-打開,1-關(guān)閉

        圖3 核電站主蒸汽系統(tǒng)流程簡圖Fig.3 Flow diagram of nuclear power plant main steam system

        4 定量分析

        為驗(yàn)證建立的DUCG 模型,證明DUCG推理法則和計(jì)算步驟的適用性,從中國廣核集團(tuán)仿真技術(shù)有限公司針對寧德1號機(jī)組生產(chǎn)的核電站模擬機(jī)獲得了故障數(shù)據(jù)。部分故障數(shù)據(jù)隨時間的變化如圖4所示。

        圖4 部分故障隨時間的變化Fig.4 Changes over time in part of faults

        所得數(shù)據(jù)中的證據(jù)E(發(fā)生故障的數(shù)據(jù))有:

        所有未列出的X 變量表示它們的狀態(tài)為正?;蛭粗D1應(yīng)用化簡規(guī)則,將所有無關(guān)的變量從DUCG 中去除,得到化簡后的DUCG 如圖5所示。由此,一個巨大的DUCG 被有效化簡,從而使推理計(jì)算的難度被顯著簡化。

        圖5 故障診斷結(jié)果Fig.5 Fault diagnosis result of reasoning machine

        圖5包含了所有的異常證據(jù),能解釋所有故障數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系。由簡化的圖像,即可確定B33為唯一引起監(jiān)測到故障的原因,但為完整描述DUCG 在核電站中的診斷過程,對圖5進(jìn)行繼續(xù)處理。將化簡后的DUCG(圖5)進(jìn)行事件展開,首先要得到假設(shè)空間SHg。由于篇幅所限,僅對X11,1進(jìn)行展開。

        由此可得:

        可求得Pr{E′}=0.009 227 45。將E′展開過程中的所有A 類型的變量和權(quán)重因子rn;i/rn忽略,可得假設(shè)空間SH=SH1={H1,1}={B33,1},式中H1表示B33。顯然下式是成立的:

        因此,在不完全條件E′下,Hk,j∈SH1的狀態(tài)概率為又因圖4中的正常證據(jù)E″=?,所以得到Pr{E}=Pr{E′}=0.009 227 45,和之間的修正因子σk,j為1,故==1。

        結(jié)果表明,在根據(jù)寧德1號機(jī)組所建模型中,只有B33,1能解釋所有中國廣核集團(tuán)仿真技術(shù)有限公司模擬機(jī)監(jiān)測到的故障,即B33,1是引發(fā)所有故障的根源。這在核電站實(shí)際運(yùn)行過程中,能為核電站發(fā)生的故障進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的故障診斷。

        5 結(jié)論

        針對核電站這一復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷,本文介紹了DUCG 的推理機(jī)理和推理法則。以中國廣核集團(tuán)有限公司寧德1號機(jī)組為原型,建立了核電站二回路包含18個故障的診斷模型,并用中國廣核集團(tuán)仿真技術(shù)有限公司生產(chǎn)的寧德1號核電機(jī)組的模擬機(jī)所產(chǎn)生的“二回路A 路蒸汽管道泄漏”時故障數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,準(zhǔn)確而快速地得到了引發(fā)故障的原因事件,并計(jì)算得到事件的狀態(tài)概率和此時原因事件引發(fā)故障的概率,為核電站工作人員提供可靠的操作依據(jù)。

        由于目前的驗(yàn)證數(shù)據(jù)僅由核電站模擬器提供,驗(yàn)證模型也局限于壓水堆核電站二回路的18個故障,因此,本系統(tǒng)所建立的知識庫模型還不具備完整性和系統(tǒng)性,有必要提出修改和完善,也是下一步的研究方向。

        [1] ISERMANN R,BALLE P.Trends in the application of model-based fault detection and diagnosis of technical processes[J].Control Engineering Practice,1997,5:709-719.

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