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(蘇州熱工研究院有限公司，廣東 深圳 518026)

核電廠對(duì)于設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，常規(guī)做法是由運(yùn)行人員定期進(jìn)行巡盤(pán)監(jiān)視，定期查詢(xún)重要參數(shù)的歷史曲線以發(fā)現(xiàn)設(shè)備可能存在的故障或異常，同時(shí)對(duì)設(shè)備的重要參數(shù)設(shè)置固定的閥值進(jìn)行報(bào)警，一旦參數(shù)到達(dá)報(bào)警值，通過(guò)聲、光等方式提醒運(yùn)行人員關(guān)注。這種傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)，可以滿(mǎn)足最基本的監(jiān)測(cè)要求，一般情況下也不會(huì)出現(xiàn)設(shè)備的嚴(yán)重?fù)p壞。由于采用單一參數(shù)的固定閥值進(jìn)行報(bào)警，信息源單一，狀態(tài)判斷難免出現(xiàn)不足，而且為了減少不必要的報(bào)警以及對(duì)運(yùn)行人員的干擾，一般都會(huì)充分利用設(shè)計(jì)裕量，閥值的設(shè)置偏激進(jìn)，也就是說(shuō)等到閥值報(bào)警時(shí)，可能設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)故障或異常。

另外，隨著設(shè)備管理新趨勢(shì)的發(fā)展，常規(guī)的計(jì)劃性維修已不能滿(mǎn)足電廠降本增效的內(nèi)在要求，及時(shí)準(zhǔn)確地在線監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，將監(jiān)測(cè)結(jié)果與設(shè)備維修結(jié)合管理，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維修。本文從狀態(tài)監(jiān)測(cè)角度入手，提取核電站主泵設(shè)備多參數(shù)特征，利用聚類(lèi)分析方法，建立主泵監(jiān)測(cè)模型，提前對(duì)主泵運(yùn)行偏離正常區(qū)間的情況發(fā)出預(yù)警，比單參數(shù)固定閾值的監(jiān)測(cè)方法更能準(zhǔn)確地識(shí)別主泵的狀態(tài)異常。

1 聚類(lèi)算法簡(jiǎn)介

聚類(lèi)是指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的過(guò)程。由聚類(lèi)所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象“類(lèi)似”，與其他簇中的對(duì)象“不類(lèi)似”[1]，從而使同一個(gè)簇中對(duì)象的相似性最大，不同簇間對(duì)象相似性最小。對(duì)模型內(nèi)各參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行辨識(shí)時(shí)，其實(shí)就是對(duì)多參數(shù)變量進(jìn)行聚類(lèi)的過(guò)程，通過(guò)聚類(lèi)的方法，幫助用戶(hù)尋找數(shù)據(jù)間潛在的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間隱藏或者容易被忽略的信息，可以更為有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常。

基于密度的聚類(lèi)的關(guān)鍵思想是: 對(duì)于聚類(lèi)中的每一個(gè)對(duì)象，在給定半徑的鄰域中至少要包含最小數(shù)目個(gè)對(duì)象，即鄰域的基數(shù)必須超過(guò)一個(gè)閾值[2]。系統(tǒng)采用基于密度的聚類(lèi)算法，該算法可以聚類(lèi)任意一組多參數(shù)變量，對(duì)數(shù)據(jù)輸入順序不敏感，通過(guò)簡(jiǎn)單的參數(shù)調(diào)優(yōu)，如數(shù)據(jù)集的多少、偏差的大小、簇的數(shù)目等，可以得到更為理想的聚類(lèi)結(jié)果。

2 基于模型的監(jiān)測(cè)方法及步驟

狀態(tài)監(jiān)測(cè)是通過(guò)對(duì)表征設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)、分析，判斷設(shè)備狀態(tài)發(fā)展的情況，確定設(shè)備是否存在故障或潛在異常[3]?；谀Ｐ偷脑O(shè)備智能狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，其基本思想是：用設(shè)備正常運(yùn)行的數(shù)據(jù)聚類(lèi)為一個(gè)模型，再去發(fā)現(xiàn)符合模型的數(shù)據(jù)對(duì)象，試圖將給定數(shù)據(jù)與某個(gè)數(shù)學(xué)模型達(dá)成最佳擬合[4]。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，其動(dòng)態(tài)特性發(fā)生改變，模型內(nèi)各變量之間的關(guān)系發(fā)生變化，偏離正常范圍，無(wú)法被模型內(nèi)各簇所覆蓋，變量的預(yù)測(cè)值或總體模型偏差會(huì)發(fā)生較大的改變[5]，從而發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在的異常，原理如圖1所示。

圖1 基于模型的狀態(tài)監(jiān)測(cè)原理圖Fig.1 Schematic of model-based condition monitoring

本方法僅考慮利用設(shè)備正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，而不采用設(shè)備故障數(shù)據(jù)，即只判斷當(dāng)前狀態(tài)與正樣本的差異，而忽略了負(fù)樣本，事實(shí)上就是利用異常檢測(cè)模型來(lái)對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)[6]。該方法大大降低了建模的難度，操作起來(lái)也較為方便，實(shí)現(xiàn)過(guò)程大體可分為以下幾個(gè)步驟：工況識(shí)別與模型選取；數(shù)據(jù)處理與特征提取；關(guān)聯(lián)性分析及模型建立；參數(shù)設(shè)置及仿真試驗(yàn)；模型發(fā)布及持續(xù)優(yōu)化。具體的建模流程如圖2所示。

圖2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)建模流程Fig.2 Modeling process of condition monitoring

步驟1：工況識(shí)別與模型選取。

對(duì)設(shè)備進(jìn)行基本的功能需求分析，識(shí)別設(shè)備的常見(jiàn)故障模式?；谠O(shè)備現(xiàn)有的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，考慮設(shè)備運(yùn)行工況及外在環(huán)境的變化，預(yù)想可能的建模需求。

步驟2：數(shù)據(jù)處理與特征提取。

采集設(shè)備運(yùn)行時(shí)的歷史數(shù)據(jù)，考慮環(huán)境以及設(shè)備運(yùn)行工況的變化，一般建議最少包含一年內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除異常工況數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理性分析，利用設(shè)備正常運(yùn)行工況的特征參數(shù)進(jìn)行特征提取。

步驟3：關(guān)聯(lián)性分析及模型建立。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，兩兩比較模型內(nèi)各數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的取舍，提升各數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。由于各數(shù)據(jù)的量綱不同，且不同數(shù)據(jù)的絕對(duì)值相差很大，為能把各數(shù)據(jù)放在一起比較，可對(duì)各數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。各數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性程度，很大程度上影響模型的有效性，因此對(duì)于明顯沒(méi)有關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)，不參與最后模型的建立。如在某工況下，數(shù)據(jù)的變化可能明顯偏離模型的標(biāo)準(zhǔn)，需要設(shè)置過(guò)濾器，此工況下，退出模型的運(yùn)行。

步驟4：參數(shù)設(shè)置及仿真試驗(yàn)。

模型包含兩種類(lèi)型的參數(shù)設(shè)置，一類(lèi)是監(jiān)測(cè)基本參數(shù)，如數(shù)據(jù)的變化率，數(shù)據(jù)的容錯(cuò)占比，模型的運(yùn)行周期等；另一類(lèi)是監(jiān)測(cè)預(yù)警參數(shù)，如模型整體偏差率，各變量的絕對(duì)偏差、相對(duì)偏差，各變量的上下限值等。參數(shù)設(shè)置后對(duì)模型進(jìn)行仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證模型是否滿(mǎn)足預(yù)期要求[7]，如參數(shù)設(shè)置不合理，對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置；如模型內(nèi)缺乏相應(yīng)的正常數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行重訓(xùn)；利用仿真結(jié)果持續(xù)優(yōu)化模型設(shè)置。

步驟5：模型發(fā)布及持續(xù)優(yōu)化。

確認(rèn)設(shè)備的實(shí)時(shí)在線數(shù)據(jù)正常后，即可發(fā)布模型進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)。在監(jiān)測(cè)過(guò)程中，有可能出現(xiàn)新的情況或設(shè)備進(jìn)行過(guò)維修，如果設(shè)備數(shù)據(jù)是正?；蚩山邮艿?，由于模型里面沒(méi)有包含相應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)，必要時(shí)需對(duì)模型進(jìn)行重訓(xùn)，減少模型的誤報(bào)率，提高準(zhǔn)確性。

3 主泵監(jiān)測(cè)模型建立

3.1 主泵簡(jiǎn)介

核島中使用的主循環(huán)泵又稱(chēng)冷卻劑泵，簡(jiǎn)稱(chēng)主泵。其主要功能是克服冷卻劑在一回路系統(tǒng)中所遇到的各種阻力，推動(dòng)冷卻劑以一定的流量通過(guò)反應(yīng)堆堆芯，保證冷卻劑在一回路內(nèi)的循環(huán)流動(dòng)，連續(xù)不斷地把堆芯核燃料裂變釋放的熱能通過(guò)蒸發(fā)器傳送到二回路[8]。主泵主要包括泵體、6 kV電機(jī)、軸封系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、測(cè)量與保護(hù)裝置等。

3.2 主泵模型劃分

主泵是一個(gè)多元的復(fù)雜系統(tǒng)，影響主泵運(yùn)行狀態(tài)的因素較多，他們從不同方面、不同程度上反映了主泵的運(yùn)行狀態(tài)。從橫向看，監(jiān)測(cè)的參數(shù)類(lèi)型較多，如電流、溫度、流量、振動(dòng)等；從縱向看，各監(jiān)測(cè)參數(shù)不是孤立的點(diǎn)，而是隨著時(shí)間變化的連續(xù)變量。由于諸多因素具有極強(qiáng)的不確定性和模糊性，各測(cè)量變量也不可避免地存在誤差[9]，使得不能僅依賴(lài)單一的模型來(lái)對(duì)主泵進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)?；谥鞅矛F(xiàn)有的監(jiān)測(cè)參數(shù)，結(jié)合對(duì)各變量之間的關(guān)聯(lián)性分析，考慮將主泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)大致分為以下五個(gè)模型：位移和振動(dòng)監(jiān)測(cè)、電機(jī)溫度監(jiān)測(cè)、軸承溫度監(jiān)測(cè)、軸封監(jiān)測(cè)、給水能力監(jiān)測(cè)，下文分別對(duì)各模型進(jìn)行介紹。如此劃分關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、功能明顯、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便，監(jiān)測(cè)較為全面，適用于類(lèi)似轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備建模參考，如給水泵、凝結(jié)水泵、循環(huán)水泵等。

3.3 位移和振動(dòng)監(jiān)測(cè)模型

3.3.1 模型簡(jiǎn)述

主泵軸系運(yùn)行狀態(tài)的改變，可以從振動(dòng)特征量的時(shí)域和頻域中提取信息，由于主泵軸偏移和振動(dòng)信號(hào)只有遠(yuǎn)傳低頻信號(hào)，而振動(dòng)分析對(duì)于低頻信號(hào)具有一定的局限性[10]，因此模型的側(cè)重點(diǎn)不在于對(duì)振動(dòng)信號(hào)本身進(jìn)行特征分析。模型主要參考引起軸偏移和振動(dòng)變化的相關(guān)變量，通過(guò)多變量的關(guān)聯(lián)性，預(yù)判軸偏移和振動(dòng)信號(hào)的變化趨勢(shì)是否合理，盡早發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子或軸承可能出現(xiàn)的磨損、偏心、變形、損壞等異常。

3.3.2 模型變量及關(guān)聯(lián)性分析

位移和振動(dòng)監(jiān)測(cè)模型主要由以下相關(guān)變量作為輸入信號(hào)，分別為主泵電流、轉(zhuǎn)速、軸振動(dòng)、軸偏移、軸封腔室溫度、軸封注入水流量、上充管線壓力。主泵由6 kV三相異步電機(jī)驅(qū)動(dòng)，正常運(yùn)行期間轉(zhuǎn)速信號(hào)在1 485～1 488 r/min，把轉(zhuǎn)速信號(hào)作為整個(gè)模型的過(guò)濾器信號(hào)，當(dāng)轉(zhuǎn)速遠(yuǎn)低于正常值時(shí)，如設(shè)置轉(zhuǎn)速低于1450 r/min，模型退出運(yùn)行。軸振動(dòng)、軸偏移為該模型主要的監(jiān)測(cè)對(duì)象，如相關(guān)測(cè)點(diǎn)偏離正常范圍，模型觸發(fā)報(bào)警。加入電流信號(hào)，是由于電流信號(hào)表征主泵負(fù)載的變化，當(dāng)核功率信號(hào)出現(xiàn)變化時(shí)，一回路平均溫度出現(xiàn)變化，資料表明，一回路冷卻劑溫度每降低10 ℃,其密度將增加3‰～4‰,同時(shí)黏度會(huì)增加1‰～2‰[11]，主泵的負(fù)載跟隨一回路冷卻劑密度出現(xiàn)變化，體現(xiàn)在主泵的電流出現(xiàn)明顯變化，負(fù)載變化導(dǎo)致軸系的綜合受力出現(xiàn)變化，從而引起軸振動(dòng)或偏移的變化，在一回路大幅度升溫升壓或降溫降壓過(guò)程中，表現(xiàn)尤為明顯；加入軸封腔室溫度信號(hào)，是該溫度信號(hào)可以在一定程度上表征密封裝置以及對(duì)應(yīng)部位軸的溫度變化，溫度的改變有可能導(dǎo)致密封裝置或者軸的輕微變形，有可能引起軸的偏心和振動(dòng)，如圖3所示；加入軸封注入水流量信號(hào)，是由于軸封注入水的固有頻率與流速和質(zhì)量有關(guān)，當(dāng)軸封注入水流量變化時(shí)，其流速和質(zhì)量出現(xiàn)變化，影響其固有頻率，進(jìn)而影響主泵軸偏移、軸振動(dòng)；加入上充管線壓力信號(hào)，是由于當(dāng)化容泵切換或投切單雙孔板時(shí)，該信號(hào)變化較為明顯，反映了注入水壓力的變化，軸系的綜合受力可能出現(xiàn)變化，對(duì)軸振動(dòng)或偏移有一定的影響。另外模型還考慮了兩個(gè)軸偏移信號(hào)之間的偏差，對(duì)兩個(gè)信號(hào)分別作差值和比值比較，當(dāng)偏差大于正常值，觸發(fā)報(bào)警。

圖3 軸封腔室溫度與軸偏移的關(guān)聯(lián)示意圖Fig.3 Schematic of the relation between the shaft seal chamber temperature and axial offset

3.4 電機(jī)溫度監(jiān)測(cè)模型

3.4.1 模型簡(jiǎn)述

電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，大多是通過(guò)監(jiān)測(cè)定子電流、線圈溫度、冷卻水溫度等相關(guān)變量的變化情況來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于運(yùn)行環(huán)境的變化，線圈溫度可能出現(xiàn)相應(yīng)變化，對(duì)相關(guān)變量造成干擾，因此需考慮實(shí)際運(yùn)行環(huán)境的變化，引入冷源變化的相關(guān)特征量，減少干擾源，提高相關(guān)變量信號(hào)特征的敏感性，盡早發(fā)現(xiàn)電機(jī)可能出現(xiàn)的冷源不足、絕緣低、匝間短路、相間短路等異常。

3.4.2 模型變量及關(guān)聯(lián)性分析

電機(jī)溫度監(jiān)測(cè)模型主要由以下相關(guān)變量作為輸入信號(hào)，分別為主泵電流、一環(huán)路熱端溫度、電機(jī)線圈溫度、設(shè)備冷卻水溫度、安全殼房間溫度。正常運(yùn)行時(shí)，主泵電流為570～580 A，隨著核功率下降，電流隨著主泵負(fù)載的增加而增大，用電流作為模型的過(guò)濾器信號(hào)，當(dāng)信號(hào)遠(yuǎn)離正常運(yùn)行范圍時(shí)，如電流小于500 A或大于650 A，模型停止運(yùn)行。電機(jī)線圈溫度為該模型的主要監(jiān)測(cè)對(duì)象，如相關(guān)測(cè)點(diǎn)偏離正常范圍，模型觸發(fā)報(bào)警。加入一環(huán)路熱端溫度信號(hào)，是由于該信號(hào)可以間接反映一回路冷卻劑密度的變化，而一回路冷卻劑密度的變化會(huì)導(dǎo)致主泵負(fù)載的變化，主泵負(fù)載的變化最明顯的表現(xiàn)為電流出現(xiàn)變化，電流的變化會(huì)導(dǎo)致電機(jī)線圈發(fā)熱量出現(xiàn)變化，表現(xiàn)在電機(jī)線圈溫度出現(xiàn)變化；加入設(shè)備冷卻水溫度信號(hào)，是由于該信號(hào)可以反映冷源的變化，當(dāng)冷卻水溫度降低時(shí)，冷卻能力加強(qiáng)，在發(fā)熱量不變的情況下，電機(jī)線圈溫度會(huì)逐漸穩(wěn)定在新的平衡點(diǎn)；加入安全殼房間溫度信號(hào)，是由于該信號(hào)可以反映主泵周邊環(huán)境溫度的變化，對(duì)電機(jī)線圈溫度變化有一定的影響。

3.5 軸承溫度監(jiān)測(cè)模型

3.5.1 模型簡(jiǎn)述

主泵軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)，除了從振動(dòng)特征量的時(shí)域中提取信息，還可以從軸承溫度特征量的時(shí)域中提取信息。然而，由于溫度具有熱慣性特性，變化緩慢，易受到外界環(huán)境因素影響[10]，因此需要考慮引入外在環(huán)境以及主泵運(yùn)行狀態(tài)改變的信息，提高軸承溫度特征量的靈敏性，確保在運(yùn)行工況或冷源變化時(shí)，模型動(dòng)態(tài)預(yù)警值隨之變化，盡早發(fā)現(xiàn)軸承可能出現(xiàn)的磨損、變形、損壞等異常。

3.5.2 模型變量及關(guān)聯(lián)性分析

軸承溫度監(jiān)測(cè)模型主要由以下相關(guān)變量作為輸入信號(hào)，分別為主泵電流、上徑向軸承溫度、下徑向軸承溫度、推力軸承上部溫度、推力軸承下部溫度、設(shè)備冷卻水溫度、下徑向軸承冷卻水流量、安全殼房間溫度。與其他模型類(lèi)似，用電流作為模型的過(guò)濾器信號(hào)，各軸承溫度為該模型的主要監(jiān)測(cè)對(duì)象。加入電流信號(hào)，是由于該信號(hào)可以間接反映主泵負(fù)載的變化，而負(fù)載的變化很有可能導(dǎo)致各軸承溫度出現(xiàn)變化，由于軸承位置和功能各不相同，變化的方向和幅度也可能各不一樣；加入下徑向軸承冷卻水流量信號(hào)，是由于該信號(hào)可以在一定程度上反映下徑向軸承冷源的變化，在發(fā)熱量不變的情況下，冷卻水流量增加，下徑向軸承的油溫會(huì)降低，對(duì)應(yīng)軸承溫度會(huì)逐漸穩(wěn)定在新的平衡點(diǎn)；加入設(shè)備冷卻水溫度、安全殼房間溫度信號(hào)，是由于這兩個(gè)信號(hào)分別反映冷源和環(huán)境溫度的變化。

3.6 軸封監(jiān)測(cè)模型

3.6.1 模型簡(jiǎn)述

主泵軸封泄漏監(jiān)測(cè)，可以將泄漏的冷卻劑收集或引導(dǎo)到某容器中實(shí)現(xiàn)定量的總泄漏量測(cè)定，也可以從1、2號(hào)軸封泄漏特征量的時(shí)域中提取信息。然而，由于1、2號(hào)軸封泄漏測(cè)量原理以及測(cè)量準(zhǔn)確性的限制，有時(shí)流量數(shù)值并未真實(shí)反映實(shí)際流量的變化，此時(shí)可以通過(guò)相關(guān)變量來(lái)檢驗(yàn)泄漏量是否真實(shí)變化，盡早發(fā)現(xiàn)軸封裝置可能出現(xiàn)的磨損、堵塞、變形、損壞等異常。

3.6.2 模型變量及關(guān)聯(lián)性分析

軸封監(jiān)測(cè)模型主要由以下相關(guān)變量作為輸入信號(hào)，分別為主泵電流、主泵1號(hào)軸封壓差、軸封注入水溫度、軸封注入水流量、軸封腔室溫度、1號(hào)軸封泄漏量(窄量程)、1號(hào)軸封泄漏量(寬量程)、2號(hào)軸封泄漏量(窄量程)、2號(hào)軸封泄漏量(寬量程)、熱屏冷卻水流量。與其他模型類(lèi)似，用電流作為模型的過(guò)濾器信號(hào)，各軸封泄漏量為該模型的主要監(jiān)測(cè)對(duì)象，1號(hào)軸封是主軸封，2號(hào)軸封是1號(hào)軸封損壞時(shí)的備用軸封，正常運(yùn)行時(shí)重點(diǎn)觀察泄漏量窄量程，超過(guò)窄量程范圍時(shí)，參考泄漏量寬量程。加入主泵1號(hào)軸封壓差信號(hào)，是由于該信號(hào)直接反映1號(hào)軸封裝置前后壓力的相對(duì)變化，在軸封注入水流量、一回路冷卻劑壓力穩(wěn)定的情況下，可以間接反映軸封動(dòng)靜間隙的相對(duì)變化，可以在一定程度上反映1號(hào)軸封泄漏量的變化是否合理，在一回路壓力較低的情況下，反映尤其明顯，且主泵運(yùn)行時(shí)需保持最小壓差，以確保有足夠的張開(kāi)力來(lái)保持動(dòng)靜間隙；加入軸封注入水溫度信號(hào)，是由于軸封注入水溫度變化有可能會(huì)輕微影響軸封裝置的尺寸變化，軸封動(dòng)靜間隙隨之出現(xiàn)相對(duì)變化，導(dǎo)致1號(hào)軸封泄漏量的變化；加入軸封注入水流量信號(hào)，是由于軸封注入水流量變化有可能導(dǎo)致1號(hào)軸封泄漏量變化，在軸封動(dòng)靜間隙和一回路壓力穩(wěn)定的情況下，如增加注入水流量，1號(hào)軸封泄漏量也會(huì)變大；加入軸封腔室溫度信號(hào)，是由于該信號(hào)可以直接反映腔室溫度的變化過(guò)程，其溫度改變同樣有可能導(dǎo)致軸封裝置的尺寸變化，腔室溫度出現(xiàn)大幅變化的原因較多，其中包括一回路冷卻劑從軸封處外漏；加入熱屏冷卻水流量信號(hào)，是由于熱屏冷卻水對(duì)軸封很重要，需對(duì)其重點(diǎn)監(jiān)測(cè)，其作用是阻止一回路冷卻劑的熱量向泵的上部傳導(dǎo)，高壓軸封水正常時(shí)，熱屏起輔助作用，在軸封水中斷時(shí)，冷卻向上流動(dòng)的一回路冷卻劑，防止泵軸承和軸封的損毀。

3.7 給水能力監(jiān)測(cè)模型

3.7.1 模型簡(jiǎn)述

主泵給水能力監(jiān)測(cè)，主要是監(jiān)測(cè)一回路冷卻劑循環(huán)流動(dòng)的情況，從環(huán)路流量特征量的時(shí)域中提取信息，考慮冷卻劑密度變化對(duì)流量測(cè)量的影響，提高模型的靈敏性，盡早發(fā)現(xiàn)可能的循環(huán)流量異常、主泵出力不足等故障。

3.7.2 模型變量及關(guān)聯(lián)性分析

給水能力監(jiān)測(cè)模型主要由以下相關(guān)變量作為輸入信號(hào)，分別為主泵電流、主泵轉(zhuǎn)速、環(huán)路流量、環(huán)路熱端溫度、余熱排出吸入管線壓力、一回路熱功率。與其他模型不同，用一回路熱功率作為模型的過(guò)濾器信號(hào)，當(dāng)一回路熱功率小于30%，模型退出運(yùn)行。環(huán)路流量為該模型的主要監(jiān)測(cè)對(duì)象，流量低是反應(yīng)堆的保護(hù)信號(hào)。加入主泵轉(zhuǎn)速信號(hào)，是由于該信號(hào)直接反映泵的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，在一回路冷卻劑壓力穩(wěn)定的情況下，轉(zhuǎn)速信號(hào)波動(dòng)的區(qū)間很小，且轉(zhuǎn)速低作為停堆保護(hù)信號(hào)，需要重點(diǎn)關(guān)注；加入環(huán)路熱端溫度信號(hào)，是由于該信號(hào)可以反映一回路冷卻劑密度的變化，密度的變化會(huì)影響環(huán)路流量的測(cè)量，如果熱端溫度降低，一回路冷卻劑密度增大，環(huán)路流量測(cè)量值會(huì)變大；加入余熱排出吸入管線壓力信號(hào)，是由于該信號(hào)反映一回路壓力的變化，資料表明，一回路冷卻劑壓力每降低10 MPa，其密度就會(huì)減小4‰[11],正常情況下波動(dòng)幅度很小，在一回路大幅度升溫升壓或降溫降壓過(guò)程中，壓力信號(hào)的變化，可能對(duì)流量測(cè)量產(chǎn)生較大影響。

4 模型調(diào)優(yōu)

模型的建立是基于設(shè)備正常運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)于保護(hù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，有時(shí)候需要做一些定期試驗(yàn)，此時(shí)測(cè)量信號(hào)會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)變化，如果不對(duì)這些正常變化進(jìn)行有效識(shí)別，模型很容易出現(xiàn)誤報(bào)警。以“軸封監(jiān)測(cè)模型”為例，軸封注入水流量為相關(guān)變量，正常情況下，其參數(shù)較為穩(wěn)定，一般在0.06 m3/h范圍內(nèi)波動(dòng)。當(dāng)進(jìn)行安全注入邏輯試驗(yàn)時(shí)，由于相關(guān)閥門(mén)關(guān)閉導(dǎo)致軸封注入水流量出現(xiàn)明顯變化，對(duì)模型的正常監(jiān)測(cè)產(chǎn)生較大的干擾，導(dǎo)致模型誤報(bào)警，如圖4所示。經(jīng)過(guò)分析確認(rèn)此擾動(dòng)屬于設(shè)備正常運(yùn)行過(guò)程中的一部分，其他相關(guān)變量也沒(méi)有明顯的異常，在模型調(diào)優(yōu)的過(guò)程中，可以把這一部分?jǐn)_動(dòng)數(shù)據(jù)作為建模歷史數(shù)據(jù)，待下次再試驗(yàn)時(shí)，如果相關(guān)變量和建模歷史數(shù)據(jù)沒(méi)有明顯的偏差，模型不會(huì)報(bào)警，如圖5所示。通過(guò)對(duì)設(shè)備定期試驗(yàn)過(guò)程的準(zhǔn)確分析和有效識(shí)別，持續(xù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，可有效降低定期試驗(yàn)對(duì)設(shè)備監(jiān)測(cè)的干擾。

圖4 重訓(xùn)前因定期試驗(yàn)導(dǎo)致流量變化時(shí)出現(xiàn)報(bào)警Fig.4 Alarm appears when the flow rate changes due to regular test before retraining

圖5 重訓(xùn)后因定期試驗(yàn)導(dǎo)致流量變化時(shí)不再報(bào)警Fig.5 No alarm when the flow rate changes due to regular test after retraining

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，本文介紹的基于模型的智能狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，可有效改善傳統(tǒng)基于單變量固定閥值監(jiān)測(cè)方法的不足，充分利用多變量之間的關(guān)聯(lián)信息，采用基于密度的聚類(lèi)算法提取設(shè)備正常狀態(tài)特征，降低信號(hào)測(cè)量誤差和噪聲等的干擾，通過(guò)比較設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)與模型的偏差，盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備可能存在的故障或狀態(tài)異常。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證該技術(shù)的切實(shí)有效，誤差是可接受的，預(yù)測(cè)的結(jié)果通過(guò)模型的優(yōu)化可逐漸接近實(shí)際值，降低隨機(jī)因素的影響，降低誤報(bào)警的幾率，市場(chǎng)推廣前景廣闊。