核动力装置运行参数缺失值填充方法研究

核动力装置监控系统中,由于数据采集和传输过程中受到外部干扰或由于设备自身问题,导致在运行参数监测数据中存在数据缺失现象,这将很大程度影响对运行数据分析结果的正确性。为解决此问题,首先基于核动力装置某一特定的运行状态对应的各组运行参数之间有着极高相似性的特点,开展了基于热卡填充法的核动力装置运行数据缺失值填充方法研究,并利用运行参数与系统状态对应关系,实现了缺失值的估计;然后,设计了系统状态表达方法、状态相似性测量方法以及缺失数据填充算法总体流程;最后,以模拟机运行数据为例,构建了测试集进行测试。测试结果证明了所设计算法的可行性与准确性。

横摇条件下海上小型堆完全丧失交流电事故分析

本文分析了横摇工况对海上小型堆完全丧失交流电事故的影响。研究结果表明,在发生完全丧失交流电事故时,通过一回路自然循环和PSHR系统带走堆芯衰变热;在横摇工况下,一回路自然循环流量发生周期性变化,变化周期与横摇周期相同;横摇频率越高、横摇幅值越大,一回路自然循环流量变化越剧烈。横摇条件下,PSHR系统投入时间比静止条件下的晚,横摇越剧烈,PSHR系统投入时间越晚。PSHR系统投入后,横摇运动强化了系统的换热,一回路降温速率比静止条件下快,横摇越剧烈,一回路降温速率越快。

基于故障树分析的核动力装置实时智能故障诊断专家系统设计

为实时有效诊断核动力装置故障,提高装置可靠性,本文在传统专家系统的基础上引入故障树分析技术,设计了基于综合诊断重要度的推理机制,引入机理模型诊断技术对专家系统诊断结果进行验证,进一步提高诊断系统的可靠性。

适用于核动力设备故障诊断的改进粒子群优化算法

提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的核动力设备故障诊断方法.利用已知核动力设备故障征兆集合,选用概率因果模型求解具有最大后验概率的故障集合;在传统粒子群优化(PSO)算法的基础上,利用佳点集原理对PSO算法进行初始化,优化了粒子群的初始化范围;借助自适应调整的惯性权重法,避免PSO算法未成熟收敛,加快了收敛速度.最后通过算例证明该方法的有效性.结果表明:基于改进粒子群优化算法的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.

基于信息融合技术的核动力装置智能故障诊断系统研究

将信息融合技术应用到船用核动力装置故障诊断中,建立由故障树专家系统、神经网络诊断系统和机理模型验证系统构成的空间融合架构,充分利用系统深层知识、浅层知识和机理模型知识,经仿真验证,信息融合诊断系统可有效提高故障诊断的可靠性。

核动力系统神经网络故障诊断专家系统研究

以核动力系统故障诊断专家系统所存储的产生式规则库为依据,构造专家系统人工神经网络模块,建立具有并行推理能力的神经网络推理机制和实例学习能力的知识获取机制。在此基础上,建立了针对所构建神经网络的推理解释机制。系统融合了传统专家系统和神经网络各自优势,能高效、准确地进行实例推理、诊断解释并能有效地从实例中获取知识。

基于粒子群优化算法的压水堆失水事故研究

为提高对失水事故的诊断能力,在反向传播(BP)算法基础上,建立基于粒子群优化(PSO)算法的故障诊断网络,利用PSO算法训练神经网络的权重和阈值,以克服BP算法易陷入局部极小问题。仿真试验表明,该诊断网络对失水事故有较高的诊断精度。

基于遗传算法的核动力设备实时故障诊断系统

在神经网络故障诊断研究的基础上,将遗传算法引入神经网络优化,并在此基础上设计了核动力设备遗传优化神经网络实时故障诊断系统。测试结果表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠地诊断出所设故障。

反应堆补水系统诊断贝叶斯网络的建立和应用

建立了补水系统贝叶斯故障诊断网络。在结合补水系统结构特点、运行规程和专家经验的基础上构建了初始诊断贝叶斯网络,运用基于微粒群优化的贝叶斯网络学习算法学习故障数据集,进一步构建完整网络,并进行推理分析。所建网络能有效分析和更新系统中各节点故障概率,为故障诊断提供辅助决策。

基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合。某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快。本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题。

国外核潜艇反应堆系统事故浅析

本文针对国外已发生的核潜艇反应堆系统事故进行了梳理分析研究,发现国外核潜艇反应堆系统事故多发生于早期型号,近年各国在役及新一代核潜艇未出现反应堆系统发生事故的报道。此外,还发现各国已发生的核潜艇反应堆系统事故中,失水事故和反应性事故所占比例最大。本文研究表明,通过先进核安全方法及技术的采用、核安全文化的重视、核安全监管力度的加强,反应堆系统事故可不会给核潜艇带来额外的事故风险,核反应堆及核安全能够不成为制约核潜艇发展的主要因素。

压水堆中铬金属的产氢机理分析

为了从微观上寻找减少或控制氢气生成的措施,研究了压水堆核电站严重事故下金属铬和水反应生成氢气的微观机理,并计算了反应速率常数。铬水反应产氢的微观机理采用量子化学理论,应用量子化学软件包Gaussian03,在B3LYP/6-311++G(d,p)理论水平上进行研究。过渡态通过振动频率分析和最低能量路径计算确认,反应速率常数根据传统过渡态理论进行计算。计算结果表明,铬水反应是由两个基元反应Cr+H2O→CrOH+H和CrOH+H→CrO+H2组成的总包反应,其中基元反应CrOH+H→CrO+H2的正反应速率常数较小,该基元反应是铬水反应产氢的速控步。因此,在微观上减少或控制铬水反应产氢的措施应从基元反应CrOH+H→CrO+H2入手。

基于贝叶斯网络的余热排出泵故障诊断

基于余热排出泵的故障树建立了贝叶斯故障诊断网络。在FT/BN基本转换的基础上,分析了多态逻辑表达的方法和不确定性问题的条件概率表的确定,运用专家分段投票的方法建立了BN网络根节点概率。所建网络可通过节点重要度、灵敏度分析和双向诊断等功能为设备设计使用和维修决策提供参考。

基于遗传神经网络与信息融合的实时智能故障诊断系统研究

在传统BP神经网络的基础上引入聚类分析方法与遗传优化算法,可有效降低BP神经网络的训练难度并提高其训练精度;为有效利用各诊断单元的诊断结果,引入D-S证据理论对结论进行决策分析。仿真测试表明,该故障诊断系统能迅速、准确、可靠的诊断出各种故障。

摇摆条件下自然循环流量的混沌时间序列预测

针对摇摆条件下,核动力装置自然循环出现的自相关性、非线性以及高度耦合性等特点,建立了一种基于耦合数据的混沌时间序列预测模型。通过研究摇摆条件下自然循环的流动特性,以相空间重构技术为基础,研究了混沌时间序列耦合多变量预测方法。为了验证算法的有效性,以冷却剂剂体积流量为例,利用所建模型进行预测,预测值的相对精度为0.9712。结果表明,该模型的预测精度好、鲁棒性高,能够用于摇摆条件下自然循环的冷却剂体积流量预测。

舰船核动力装置事故处理规程的改进

研究开发完善的事故处理规程是保证核动力装置安全运行的重要措施之一,在全面分析核电厂事故处理规程研究发展的基础上,根据舰船核动力装置的特点,提出了舰船核动力装置事故处理规程开发的基本原则和改进方案,为规程的持续改进完善提供了借鉴。

反应堆卸料燃料组件吊运跌落事故辐射安全分析

在反应堆卸料过程中,燃料组件吊运是关键操作之一,由于在燃料组件吊运时发生跌落事故的后果较为严重,需要预先对该事故进行详细分析,评价事故对工作人员、公众及环境的影响。本文从事故起因、事故进程、事故缓解措施、事故处理程序及事故后果等方面对燃料组件吊运跌落事故进行了描述、分析和评价。从事故分析可见,发生燃料组件吊运跌落事故时,由于^(85)Kr的逸出而造成工作人员受到浸没外照射的剂量不超过1.28×10^(-1)m Sv。工作人员对事故进行处理而受照的剂量最大为15 m Sv。从环境影响评价可知,事故致使厂址N方向距离厂址边界约1.5 km处村庄公众接受的个人有效剂量最大,为2.56×10^(-6)m Sv,10 km范围内公众集体有效剂量为3.75×10-2人·m Sv。

华龙一号失水事故后安全壳内气溶胶自然沉降现象研究

对于未采用喷淋系统的安全壳设计,安全壳内的自然沉降过程是放射性核素在安全壳内的一个重要去除机理。本文给出了重力沉降、扩散电泳、热电泳和布朗扩散四种自然沉降机理的沉降速率分析模型,对华龙一号冷管段双端剪切大破口失水事故后安全壳内气溶胶自然沉降现象开展了研究,分析了气溶胶粒径分布特性、气溶胶释放假设对自然沉降现象的影响。分析结果表明,气溶胶的粒径分布特性影响自然沉降过程,即粒径越大,重力沉降机理的贡献越大,而热电泳沉降机理的贡献机理逐渐减小;相比线性释放假设,采用瞬时释放假设,高估了瞬态过程中的沉降质量。

基于知识矩阵的核动力装置运行故障诊断方法

针对核动力装置运行故障诊断知识规则数量庞大、推理过程复杂,使得采用传统方法构建的专家系统结构复杂、推理效率较低等问题,首先提出了故障诊断专家知识的元命题分解策略,设计了由状态向量、转移触发向量、输入变换矩阵和输出变换矩阵构成的知识矩阵,给出了各自的定义和生成规则,形成了标准化的专家知识数学建模方法体系;然后,设计了基于知识矩阵的并行推理算法,将复杂的逻辑推理过程转换为简单的矩阵运算,可有效提高专家系统的推理效率,满足诊断过程的实时性要求,使专家系统具有良好的实用性和可扩展性;最后,利用加压核动力装置模拟器运行数据作为运行故障诊断专家系统的输入,以一回路主冷却剂系统破损故障的实时诊断为例,对该方法的正确性和有效性进行了验证。

基于入侵性野草算法的核动力装置故障诊断

针对船用核动力装置故障原因与相应故障征兆之间并非完全一一对应的特点,提出了一种将入侵性野草算法和概率因果模型相结合的故障诊断方法,该方法将概率因果模型中的似然函数作为入侵性野草算法的适应函数,从而将复杂系统的故障诊断转化为优化问题。结果表明,该方法能用于诊断过程中出现的不确定性问题,也可实现通过多个征兆来诊断多个故障的目的,且具有较高的诊断可靠性与实用性。