基于概率模型检测器的核电厂分布式控制系统动态可靠性分析

分布式控制系统(DCS)是核电厂的神经中枢,对其进行可靠性分析,识别薄弱环节,开展有针对性的设计优化和运维改进,提高电厂安全水平。DCS部件存在备用自投、在线修复等动态行为,传统故障树不能充分描述上述动态行为。针对上述问题,采用马尔科夫模型建立完整的DCS子系统可靠性模型,包括操作终端、PU处理单元、交换机,以及处理器、电源等各类模件,采用概率模型检测器PRISM对马尔科夫模型进行定量计算,得到系统的不可用率,并对系统各失效状态维修率进行了敏感性分析,结果表明,操作与监视系统(OM690)、电厂总线和采集卡失效对系统不可用率的贡献高达95%,因此,通过增加OM690系统、总线设备、采集卡的备件数量和维护人力,可有效提高上述设备的可靠性。

基于概率模型检测的SysML活动图验证方法

针对系统建模语言(systems modeling language,SysML)活动图模型无法进行精确的形式化分析与验证的问题,在研究现有模型检测的基础上,提出使用概率模型检测器(PRISM)对SysML活动图模型进行检测的分析验证框架,并提出一种把SysML活动图转化为相应的PRISM可执行模型的转化规则。利用该转化规则可以把SysML活动图模型转化为概率模型检测器支持的格式,实现对模型的精确分析和定量验证。实验结果表明,该规则能够有效对SysML活动图模型进行转化,为模型检测提供支持。

基于BDMP模型的核电厂稳压器水位控制系统可靠性分析

稳压器水位控制系统(PLCS)承担一回路冷却剂装量调节功能,是核电厂分布式控制系统(DCS)的关键子系统之一。本文采用布尔逻辑驱动的马尔科夫(BDMP)模型构建PLCS动态可靠性模型,并提出了一种将BDMP转换为马尔科夫模型的方法,采用概率模型检测器PRISM对转换所得马尔科夫模型进行定量计算,得到了PLCS的不可用率及不同部件对不可用率的贡献值,然后采用KB3和YAMS进行建模与定量计算,将结果与PRISM结果进行比较,验证了本文方法的有效性。本文方法为核电厂稳压器水位控制系统设备维修的侧重提供了方向和参考。

国产重型燃气轮机控制系统可靠性分析

提升可靠性是国产化重型燃气轮机控制系统研发需要解决的核心问题。硬件冗余是控制系统可靠性的重要保障,可在功能上实现容错,其成本与故障修复相比更低,已在工业应用中占据主导地位。由于我国重型燃气轮机控制系统的研制还处于攻关阶段,对其可靠性的研究几乎处于空白状态。分析了国产重型燃气轮机NuCON控制系统的冗余策略,采用马尔可夫(Markov)模型构建该冗余策略下的可靠性模型;运用概率模型检测器PRISM对可靠性模型进行定量计算和检验,仿真表明,在一定修复时间和冗余结构下,采用最小硬件配置的NuCON控制系统的不可用率为1.616×10-4,满足系统可靠性设计要求。同时对比分析了不同修复时间、不同系统结构和不同系统规模对系统不可用率的量化影响结果。

基于BDMP的反应堆冷却剂平均温度控制系统动态可靠性分析

反应堆冷却剂平均温度控制系统(RCATCS)是核电厂安全重要仪控系统之一,对保证核电厂的正常运行起着重要作用。采用布尔逻辑驱动的马尔科夫过程(Boolean logic Driven Markov Process,BDMP)构建RCATCS动态可靠性模型,并采用概率模型检测器PRISM对其进行定量分析,得到了RCATCS的不可用率及系统各部分对不可用率的贡献值。最后,通过对比KB3和YAMS的BDMP定量分析结果,验证了该方法的有效性。结果表明,定量分析的计算效率明显提高,为核电站RCATCS设备的维修侧重提供了参考和方向。