船舶核动力装置人机系统设计研究

船舶核动力装置是一个复杂的人机系统，人的因素往往成为诱发核事故的主要原因。从系统工程的观点出发，全面研究核动力装置中人－机－环境三者之间相互关系的规律，在核动力装置总体设计中考虑人机匹配、改善人机关系，是降低人为因素引发核事故的可能性和提高动力装置运行安全性的有效途径。本文初步探讨了船舶核动力装置人机系统设计的基本原则。     

核动力装置混合智能故障诊断系统研究

针对核动力装置的状态监测与故障诊断问题,为克服单一故障诊断方法的局限性,本文提出了基于多层流模型(MFM)和信息融合理论的混合智能故障诊断方法。利用信息融合的方法来提高故障诊断的快速性和准确性,同时利用MFM方法解释故障发生时报警的传播路径,提高对诊断结果的可理解性。仿真实验表明,混合智能诊断方法能迅速判明故障并提交报警分析。     

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。     

基于灰色聚类分析的核动力装置故障诊断研究

针对核动力装置故障状态下征兆参数呈现出的灰色特征,提出将灰色聚类分析模型用于核动力装置故障诊断,采用了两种方法构造聚类模型。其一,基于AB0型灰色关联度分析的聚类模型主要通过核动力装置待检序列与标准故障模式序列间的AB0型关联度排序来分析故障类型;其次是基于灰色白化权函数分析的聚类模型主要由核动力装置待检序列与标准故障模式序列间的聚类系数值分析故障类型。以蒸汽发生器典型故障为例,验证了灰色聚类分析方法用于核动力装置故障诊断的可行性。分析结果表明,灰色聚类分析建模简单,可以实现故障的准确诊断。     

基于SDG-QTA的核动力装置故障诊断技术研究

通过对核动力装置进行在线状态监测与故障诊断研究,帮助操作人员及时了解核动力装置的运行状态和事故进程,有助于操作人员进行正确操作,防止事故进一步恶化。符号有向图（SDG）能很好地展示出复杂系统变量之间的关系,同时具有建立模型简单、推理灵活等优点。本文采用SDG对核动力装置进行故障诊断研究。首先,将定性趋势分析(QTA)和阈值法结合对核动力装置进行状态监测。然后,采用SDG对核动力装置进行故障诊断,并通过SDG模型给出故障的传播路径。最后,以核电厂二回路典型故障为例,建立其SDG模型,并通过仿真机对该方法进行验证。     

基于改进遗传算法的核动力装置故障诊断研究

针对核动力装置故障和对应征兆繁多的特点,并克服传统遗传算法进行故障诊断的固有缺陷,提出了一种基于改进遗传算法和概率因果模型的故障诊断技术,构建了诊断系统。该系统主要由数据采集模块和故障诊断模块构成,具有诊断实时性强、计算速度快的特点。为验证系统的有效性,对蒸汽发生器进行了故障诊断,测试结果与相关文献结论吻合。最后还与传统遗传算法进行了比较,表明改进后的遗传算法可有效避免误诊、漏诊现象,诊断准确率较高。     

基于RELAP5的核动力装置故障诊断数据源研究

为解决故障状态下的核动力装置数据源问题,本文建立了核动力装置一、二回路系统的模型,选择秦山一期核电站为对象,利用RELAP5对蒸汽发生器U型管破裂进行计算.通过结果分析可知所建立的模型节点划分是合理的、数据卡编制准确,基于该模型产生的数据可信.将开发的数据与基于神经网络的故障诊断系统联调,诊断测试结果表明数据准确、充分,可以为核动力装置的故障诊断系统的研究提供数据支持.     

核动力装置运行数据的特征提取方法研究

随着传感器技术的发展,核动力装置能采集和监测的运行参数越来越多,这不仅加大了操纵员的负担,而且提升了监测系统的负载。考虑到大多数参数之间具有相关性且部分参数是冗余参数,其中的有效信息可用少数参数表达,因此提出了运用机器学习方法稀疏自动编码器对核动力装置的运行参数进行特征提取,然后将提取的特征数据应用到状态监测中。结果表明,在测试样本数据中分别包含单一正常工况数据和多种正常工况数据情况下,经过特征提取后的数据不仅能提升状态监测的精度,而且还能减少计算资源,这对提升核动力装置的安全性具有重要的指导意义。     

核动力装置运行数据的特征提取方法研究

随着传感器技术的发展,核动力装置能采集和监测的运行参数越来越多,这不仅加大了操纵员的负担,而且提升了监测系统的负载。考虑到大多数参数之间具有相关性且部分参数是冗余参数,其中的有效信息可用少数参数表达,因此提出了运用机器学习方法稀疏自动编码器对核动力装置的运行参数进行特征提取,然后将提取的特征数据应用到状态监测中。结果表明,在测试样本数据中分别包含单一正常工况数据和多种正常工况数据情况下,经过特征提取后的数据不仅能提升状态监测的精度,而且还能减少计算资源,这对提升核动力装置的安全性具有重要的指导意义。     

船用核动力装置净化系统运行安全分析研究

基于船用核动力装置运行安全的需要,阐述运行安全分析研究的特点和重要性。开发了核动力装置全范围运行分析软件,并对一回路净化系统典型事故进行了运行分析,给出了事故判别和处置的措施。所用运行分析软件和方法可满足船用核动力装置动态特性分析、事故处理规程制定和验证等工作的需要。     

基于运行数据分析的核动力装置异常运行状态监测技术研究

设计一种基于动态霍普菲尔德(Hopfield)人工神经网络(ANN)的核动力装置异常运行状态监测方法。通过ANN的在线训练,保证ANN模型能够始终跟踪核动力装置因运行工况变化而引起的动态特性变化,降低误诊断的概率。通过观察ANN预测输出值与实际装置输出值之间的加权平均方差,可以在较早时间内检测出参数异常变化的出现。以一回路压力为例,进行运行参数典型异常变化的检测仿真实验。结果表明,该方法在全工况范围内,具有良好的参数异常变化检测能力。     

基于数据融合的核动力装置故障诊断方法

数据融合作为一种处理多源信息的方法适合于核动力装置的故障诊断。利用数据融合信息分级处理的思想,将核动力装置故障诊断分为3级进行,数据级采用了数据挖掘的方法对数据进行处理,对属性进行约简;特征级采用并行的3个神经网络处理数据级的约简属性,并将其输出作为决策级 Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基本概率赋值;决策级采用了改进的D-S证据理论对神经网络的输出进行合成,克服了传统D-S证据理论无法处理冲突信息的缺陷。运用文献中的相关数据对该方法进行了测试验证,测试结果证实了该方法可正确诊断训练过的核动力装置相关故障,具有一定的应用价值。     

船用核动力装置稳态运行方式探讨

根据船用核动力装置运行的特点，在分析研究冷却剂平均温度和蒸汽压力恒定的所谓“双恒定”运行方式的基础上，提出了在装置运行的低负荷区域保持冷却剂平均温度和蒸汽压力恒定的“准恒定”运行方式，分析了其稳态运行特性。     

核动力装置运行过程可靠性研究现状与发展

核动力装置运行过程的可靠性研究是保障装置安全，提高装置效能的重要基础，本文从运行过程可靠性问题的背景出发，研究了可靠性分析方法的适应性，并论述了问题研究的技术途径。     

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.     

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。     

模糊Petri网在核动力装置故障诊断中的应用

利用模糊Petri网的动态性、并发性和模糊性,可很好描述故障现象的动态产生和传播过程,能合理描述知识库中知识所固有的并发性、模糊性。本工作将模糊Petri网拓展为加权模糊Petri网,采用粒子群优化算法对Petri网的权值和阈值进行优化,减小了对专家经验的依赖,有效地提高了模糊Petri网的泛化能力。     

小型核动力装置自然循环运行特性分析

本文以小型一体化自然循环反应堆为研究对象,用RELAP5/MOD3.2对反应堆系统、中间回路及二回路系统进行建模,对反应堆单双环路切换及偏环路运行时反应堆的自然循环运行特性进行数值模拟研究。计算结果表明:在反应堆自然循环运行工况下,进行单双环路切换及偏环路运行时,堆芯能重新建立稳定的自然循环。双环路切换至单环路后,堆芯出口温度降低,堆芯自然循环平衡流量降低但仍大于初始值的1/2;单环路切换至双环路运行时,堆芯流量、温度均与双环路稳定工况的一致;偏环路运行时故障环路循环流量降低,正常环路自然循环流量升高,堆芯总流量降低的数值为二者之差。     

核动力装置运行支持系统的设计与开发

利用实时嵌入式操作系统VxWorks开发了核动力装置运行支持系统(NPPOSS),该系统可以利用计算机技术的优势给操纵员提供装置运行状态监测信息、警报分析信息、故障诊断信息以及应急操作规程等。本文对核动力装置运行支持系统进行了设计和开发,并以蒸汽发生器传热管破裂为例,在全范围仿真机上对该系统的可行性进行实验验证。结果表明,采用NPPOSS可以减轻操纵员的工作负担和精神压力,提高核动力装置的安全性。     

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。