針對核動力二回路系統具有運行機理復雜、故障征兆多、信息量大,難以建立數學模型的特點,將符號有向圖（Signed Directed Graph,SDG）方法引入二回路系統故障診斷,分析關鍵參數與故障之間的影響關系,建立二回路系統SDG模型,并利用Warshall算法進行分層。應用分層SDG模型,進行了凝水泵和冷凝器真空低故障仿真實驗,結果表明該方法能夠準確判斷潛在故障源,并能提供故障傳播路徑。 

【文章來源】：兵器裝備工程學報. 2020,41(08)北大核心

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

圖1 分層SDG模型示意圖

核動力裝置二回路系統包括主蒸汽系統、輔蒸汽系統、凝給水系統等子系統，主要循環(huán)過程是蒸汽發(fā)生器產生的高溫高壓的蒸汽，進入汽輪機做功后，經冷凝器凝結成水，在經過預熱后通過凝水泵和給水泵重新進入蒸發(fā)器，完成整個汽水循環(huán)過程[7]。根據二回路系統流程建立核動力裝置二回路系統的SDG模型(其結構參見圖2)。由于核動力裝置二回路系統比較復雜，變量之間的關系相互耦合，需要選取關鍵參數對SDG模型進行簡化，要求關鍵參數(見表1)能夠快速、準確地識別故障，并能解釋核動力裝置二回路系統發(fā)生故障的參數變化過程。

在核動力裝置二回路系統SDG模型基礎上，根據工藝流程及分層策略建立了分層SDG故障診斷模型。根據系統實時采集的運行數據輸入到分層SDG模型，判斷節(jié)點變量的狀態(tài)，由分層SDG進行推理，判斷故障并得到故障傳播路徑。節(jié)點狀態(tài)的判定，需要確定每個被測變量的閾值，通常使用的剛性閾值范圍較難把握，范圍較小，靈敏度過高，報警容易出現組合爆炸，范圍較大，可能遺漏報警導致故障診斷無法進行[8]。這里引入節(jié)點閾值模糊判定方法，即5級SDG模型的模糊隸屬度。設定5級SDG節(jié)點閾值為a*、a、b、b*，其中(a,b)為節(jié)點參數的正常范圍，節(jié)點狀態(tài)為“0”。a*和b*分別為上下限報警閾值，在a*、b*范圍以外節(jié)點狀態(tài)為“+”或“-”，在區(qū)間(a*,a)和(b,b*)為灰色區(qū)間，表示節(jié)點參數超出了正常范圍，但還沒有超過報警閾值，將此范圍內的偏差映射到線性隸屬函數上，表示該節(jié)點參數存在偏差的程度，即節(jié)點狀態(tài)“+”或“-”的程度。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于主元分析-概率神經網絡的制冷系統故障診斷[J]. 梁晴晴,韓華,崔曉鈺,谷波.  化工學報. 2016(03)
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[3]SDG故障診斷決策表的粒約簡算法[J]. 張志軍,謝剛.  北京交通大學學報. 2012(05)
[4]基于半定量SDG模型的化工過程故障診斷[J]. 李秀喜,吉世明.  清華大學學報(自然科學版). 2012(08)
[5]基于PCA和SDG的傳感器故障診斷方法研究及應用[J]. 高東,吳重光,張貝克,馬昕.  系統仿真學報. 2011(03)

碩士論文
[1]基于層次SDG的航空發(fā)動機故障診斷方法研究[D]. 徐新海.南京航空航天大學 2010



本文編號：3598413