核电厂先进控制室报警系统

本文描述了核电厂报警系统的发展过程、报警系统的功能与作用、基本技术要求,重点论述了核电厂智能报警系统的基本功能模块。具有适合功能的核电厂报警系统可提醒操作员并使其在采取行动前,有充足的时间去判断和评估此时核电厂的情况。该系统的基本功能主要包括：输入信号的确认,报警智能处理,基于计算机的可视化报警指导系统。     

数字化报警规程的验证方法

数字化报警规程作为核电厂的一类重要运行规程,将在数字化仪控技术系统(DCS)中安装使用。当核电厂工艺参数偏离运行范围、设备状态与当前运行状态不符、设备发生故障、系统设备无法操作时触发报警,以避免机组状态进一步恶化。基于在建核电厂数字化报警规程在模拟机上的验证经验、工作流程和验证结果,提出数字化报警规程验证的基本工作方法。基于此方法,能确保报警规程编写和数字化报警规程设计的正确性,从而满足核电厂安全运行的要求。     

先进的控制室报警系统研究

先进的报警系统是核电厂先进的控制室中重要的系统之一，阐述了核电厂先进的报警系统的重要性、功能和特点，并且比较详细地论述了报警信号的处理方法和显示方式。     

核电厂松脱事件报警及应急响应研究

通过对松脱部件事件报警逻辑及国内外松脱部件监测法规和标准中关于松脱事件报警及应急响应的研究，结合国内某核电厂热试期间发生的松脱事件报警及报警事后应急响应，详细分析了该核电厂松脱事件过程。松脱事件报警分为绝对阈值和相对阈值报警，本文提出在系统报警逻辑中增加了计数因子和通道复核来提高报警准确率；GB/T 11807、IEC 60988和ASME均要求事件报警后采取措施确定报警是否是松脱部件所致，以及松脱部件对反应堆一回路系统产生的潜在危害进行评估；RG 1.133则要求确认松脱事件报警后应上报核管理委员会，GB/T 11807和IEC 60988则根据具体运行电厂确定，对于是否上报未做明确规定。基于国内某核电厂出现松脱事件报警及其应急响应，建议建立适合于国内核电厂松脱事件报警及应急响应机制，对于运行中出现的松脱事件及时确认，并对设备部件可能造成的损失情况进行及时评估，并对是否上报及采取何种措施做出进一步的规定。      

基于和睦系统的ACPR1000核电厂反应堆保护系统自诊断方案设计

给出了一套基于和睦系统的ACPR1000核电厂反应堆保护系统自诊断功能的设计原则,在此基础上进行了方案设计,包括和睦系统平台故障诊断、故障处理、诊断信息上报和报警指示。实测验证表明,基于该自诊断方案设计的ACPR1000核电厂反应堆保护系统自诊断功能,可以将和睦系统所有的可诊断故障进行处理、上报和指示,为ACPR1000核电厂反应堆保护系统的日常维护和故障应急处理提供足够的决策信息,满足核电领域规范和现场应用要求。     

核电厂虚拟控制系统报警软件设计

通过对核电厂数字化仪控系统Ovation报警功能进行分析,设计专门用于虚拟控制系统的报警软件。软件以虚拟分散处理单元(DPU)运行服务器中控制功能模块运算结果作为报警触发源,利用套接字通信模式实现报警信息的传输,以Active X控件实现报警显示画面的实时交互。该虚拟控制系统报警软件可仿真模拟核电厂Ovation报警系统的主要功能,为核电厂操纵员培训和提高处理故障能力提供有力支持。     

核电厂应急指挥中心计算机信息系统方案

核电厂应急指挥中心计算机信息系统是核电厂在应急情况下的统一指挥系统。该系统具有应急报警、应急指挥、应急演习、与地区应急指挥中心和国家核安全局通信等功能。介绍了核电厂应急指挥中心计算机信息系统方案,包括系统的设计原则、结构、软件设计和主要功能描述等。     

田湾核电厂松动部件监测系统误报警分析

介绍田湾核电厂松动部件监测系统(LPMS)的设备结构组成和报警逻辑设置。根据田湾核电厂历年来松动部件监测系统的运行记录,对典型松动部件误报警触发的案例进行故障分析和诊断,指出报警信号的特点和松动事件的触发来源。     

田湾核电厂松动部件监测系统误报警分析

介绍田湾核电厂松动部件监测系统(LPMS)的设备结构组成和报警逻辑设置。根据田湾核电厂历年来松动部件监测系统的运行记录,对典型松动部件误报警触发的案例进行故障分析和诊断,指出报警信号的特点和松动事件的触发来源。     

核电厂数字化报警系统处理技术研究

针对现有核电厂主控制室报警系统所存在的典型人因问题,从数字化报警系统的报警信号流分析入手,提出合理实施报警信号处理和报警显示处理相关技术,并给出报警抑制、报警动态优先级管理及报警显示和控制集成解决方案,以减少报警系统人因问题。     

SDG故障诊断方法在核动力装置中的应用研究

核动力装置运行状态的诊断关系到装置运行的安全性和可靠性。针对核动力装置系统复杂,难以建立数学模型的特点,本文将基于定性模型的符号有向图（SDG）方法应用于核动力装置中进行故障诊断,并以核动力装置主冷却剂系统为研究对象,提出了相应的建模方法并建立了SDG模型,根据所建立的模型开发了基于SDG方法的核动力装置故障诊断系统,并以蒸汽发生器传热管破裂（SGTR）事故和弹棒事故为例对该系统的诊断推理过程进行了分析。仿真结果表明,基于SDG的方法在核动力装置中能有效诊断故障,并能提供故障传播路径,具有良好的解释性,可为运行人员决策提供帮助。     

基于神经网络与表决融合的核动力装置故障诊断方法

针对单神经网络（ANN）故障诊断方法的不足,将多神经网络诊断与表决融合方法结合起来,研究了基于多神经网络与表决融合的核动力装置故障诊断方法。在该方法中,多个不同类型的神经网络训练后用于核动力装置的故障诊断。选择对核动力装置安全有重要影响的运行参数作为各神经网络的输入变量,神经网络的输出是核动力装置的故障模式。用表决融合方法对不同神经网络的诊断结果进行融合,从而得到核动力装置故障诊断的最后结果。利用核动力装置典型的运行模式来验证所提出的诊断方法的效果。结果表明,与单神经网络相比,该方法可提高核动力装置故障诊断结果的精度和可靠性。     

基于粗糙集理论和支持向量机算法的核电厂故障诊断方法

核电厂故障特征复杂多样,具有不确定性.提出一种基于粗糙集理论和支持向量机(SVM)算法的核电厂故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论完成对不确定、不完整数据的约简,然后在此基础上设计SVM多级分类器进行故障诊断.最后,将该方法用于核电厂蒸汽发生器传热管破损、冷端破口、汽相破口、热阱丧失等4种典型故障的诊断.研究表明,该方法能够实现对核电厂故障的快速准确诊断.     

基于特征事件序列的船用核动力系统故障诊断方法研究

针对船用核动力系统工况多变、故障概率高、操纵员支持手段匮乏等问题,提出一种基于特征事件序列的故障诊断方法。在分析大量运行数据的基础上,通过定义特征事件序列来提取不同类型故障特征,并构建各种典型事故的标准特征事件序列谱。当系统运行发生故障时,按特定算法实时提取系统当前事件序列特征,将其与标准特征事件序列谱比对,通过计算相似度,辨识引起系统异常的初因事件。经试验验证,该方法可辨识初因事件的程度,并定位其相对位置,与传统数据驱动的方法相比,具有易追溯、可解释等优点,因而更具研究和推广价值。     

基于遗传算法和知识库的核电厂故障诊断方法

将遗传算法与经典概率论相接合，利用知识库，针对核电厂故障诊断的特点，提出了一种故障诊断方法。本方法将核电厂部件状态与遗传算法中的群体相联系，利用专家知识的核电厂信号对群体进行约束，使该群体在诊断过程中不断发展变化，从而找出适合条件的个体，达到故障诊断的目的。在北京核电厂模拟培训中心９５０ＭＷ全尺寸模拟机上的实验表明，该方法对诊断过程中出现的虚假信号、专家知识不完备等问题有相当的适应性。     

大亚湾核电站反应堆保护系统可靠性分析

以故障模式影响分析（FMEA）和FTA可靠性分析方法为基础，依据大亚湾核电站PRA事件树分析的结果，确定了反应堆保护系统（RPR）故障树的顶事件和成功准则，建立了以紧稳停堆失效和专设安全设施驱动失效为顶事件的故障，利用RISK－SPECTRUM程序，对所建的故障树进行定量分析与计算，得到系统故障的失效概率和最小割集，从而为大亚湾核电站可视化风险分析软件提供数据支持。     

田湾核电站数字化反应堆保护系统可靠性分析

分析了田湾核电站数字化反应堆保护系统的结构和基本功能,以故障树分析方法为基础,确定了数字化反应堆保护系统故障树的顶事件,建立了以反应堆停堆子系统失效为顶事件的故障树,利用RISK-SPECTRUM程序,对所建的故障树进行了定量分析和计算,得到了系统故障树的失效概率和最小割集,为田湾核电站运行和维修提供了有益的指导.     

关于电力系统故障树分析中两个问题的探讨

概率安全评价（PSA）方法中故障树分析法是一种评价系统可靠性的有效方法，通过对系统建模计算分析可以加深对系统设计的理解，以及帮助找出系统设计的薄弱环节，从而在条件允许的情况下针对性地进行相应的改进与调整，为提高核电厂整体的安全性提供思路。本文主要就秦山二期扩建项目以及方家山项目中关于电力系统故障树分析中遇到的两个问题进行比较分析，从定性和定量的角度进行对比，从而得出结论。     

核电厂基于频带方差与能量算子的轴承故障诊断方法

对核电厂设备在线监测与诊断，有助于实时掌握其运行状况，预测可能发生的故障，从而提高核电厂的安全性与经济性。本工作针对核电厂旋转设备上常见的轴承缺损类故障展开研究，采用能量算子对轴承的振动信号进行包络解调，将故障特征频率从噪声与高频信号中发掘出来。为能够自动确定带通滤波器的中心频率，提出用频带方差作为相应的指标，该指标具有在共振频率处取得最大值的特性。利用实验数据验证本工作的可行性与有效性，结果表明本工作提出的方法可有效监测轴承状况并正确诊断出其相应的故障类型。     

GM(1,1)灰色模型在核电设备趋势预测中的应用

利用灰色系统GM(1,1)预测模型对核电设备运行中的重要参数进行趋势预测,根据核电设备运行参数自身历史数据建立动态微分方程,并预测自身的发展趋势,为核电设备的状态监测及故障的预测和诊断提供参考.以稳压器水位为例对该方法进行了验证,结果表明该预测方法具有数据量小、计算简单、预测准确的特点.