核设备状态监测与故障诊断综述(2)

（7）设备冷却水泵故障不能启动：设备冷却水系统流量减小，设备冷却水泵的状态为关闭。

4 国内外研究现状

自从前苏联的切尔偌贝利和美国的三哩岛事件之后，世界各国都动用了大量的人力物力对核电站的状态监测及故障诊断技术进行研究，也取得了一定的成果[15]。韩国原子能研究中心利用隐马尔可夫模型对核动力设备进行故障诊断，通过试验设备模拟三回路压水反应堆运行中的9 种故障，并且成功地进行了诊断识别[16]；加拿大的Lege.R.P. 和Garland Wm. J.等使用了累积总量控制图和神经网络对CANDU核反应堆的热传输系统进行故障检测和诊断[17]。国内一些单位在核电站的状态监测及故障诊断方面也做了大量的研究工作。哈尔滨工业大学开展了以神经网络为基础的核动力装置故障诊断智能技术的研究[18]；大亚湾核电厂使用的安全监督盘(KPS)系统，具有第一故障识别、执行机构监督、事故规程选择、电站状态监测等功能[19]；另外，我国就核电站状态监测方面也颁布了行业标准《核电厂压水堆堆内构件的振动监测》，该标准对早期监测反应堆压力容器内构件的蜕化和故障的仪表的分析方法和监测程序提出了要求，以便对堆内构件和一回路部件的动态结构进行长期性趋势分析[20]。

5 核电站故障诊断技术探究

从前面对核电站故障类型的归纳，可知核动力设备故障类型繁多，诊断涉及的面很广，如果只从单一信号的监测和分析，来判断故障是否发生或故障的发生趋势，显然是很不可靠的。为了提高诊断内容的完整性和可靠性，对于复杂的机械系统来说，需测取不同的信号然后进行综合分析。根据以上的总结，可以把形成核电站事故或设备故障的原因分为以下类别：

（1）核反应堆冷却剂泵的机架和旋转轴的异常振动； （2）因管道破裂或阀门磨损造成的泄漏； （3）外来物质的冲击。

基于第一类原因的故障，可以通过探测由油膜涡动或油膜振荡导致的异常振动，或者通过探测支架等的磨损或缺陷，来评估诊断冷却剂泵的性能，这可以用振动传感器和非接触位移传感器实现；

基于第二类原因的故障，可以通过监测声发射信号，来探测系统中的泄漏或裂缝，因为声发射信号不受物体位置的限制，对传感器的安装位置限制较少，灵敏度高，声发射对泄漏

监测，尤其是压力容器及管道以及阀门的泄漏监测极为有效，而且声发射检测技术在我国核电厂已得到了初步应用；

基于第三类原因的故障，可以通过在核反应堆的压力界外侧安装一组振动传感器来探测是否存在外来物质的冲击波，如果存在冲击波，则可以进一步探测其外来物质的位置和质量等。

6 结论

机械设备故障诊断技术不论如何发展，人们总是越来越重视实际的应用和效果。就核机械故障诊断的应用而言，由于核电站工作环境恶劣，结构复杂，其运行依靠各个系统以及相互之间的配合，系统相关性强，往往一个系统出现问题，就会影响全局的状态，而且每个系统中又有很多设备。这些情况使得在对核动力装置进行故障诊断时，需要的信号繁多，且故障信号不易得到。另外，核电发展时间短，对其故障诊断所积累的知识和资料十分有限，尽管国内外在这个学科上做了一定的研究工作，但很多仍处于理论阶段，具体应用到核动力设备故障监测和诊断中时，其准确性、有效性和使用性还远没有达到要求；加上核电站很多设备都存在密封保护、咬合运动等，这使得传感器的安装和布置有较大的难度；另外，在监测过程中，怎样减少系统输入误差的影响以及系统噪声的影响，也需要作进一步的研究。 参考文献

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