CN105097057B - 一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***及方法,其主要是让数据前端处理单元采集反应堆运行的实时相关数据,经过其处理单元的分析整合后生成与反应堆实时运行相关的动态矩阵,再经进一步转换,使动态矩阵规范化,然后生成灰度图像。可编程逻辑门阵列将数据前端处理单元传输过来的灰度图像与存储在数据库中的反应堆主泵正常工况和事故工况下的标准灰度图像进行相关性运算和对比分析,找出相关性最大,匹配度最高的故障图像,由***自动判断故障的类型及进程,并将诊断结果反馈到操作员站,此时,操作员根据***给出的预判断结果,严密监视该故障工况下灰度图像上相关重要参数的变化,最终确认主泵故障的类型及进程。
Description
技术领域
本发明涉及反应堆的主泵故障诊断,更具体的说,涉及一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***及方法。
背景技术
核反应堆是个非常复杂的***,其对安全可靠性有着特殊的要求,故操作人员必须对反应堆的各个***在各种运行状态了如指掌,而且其对各种可能发生的故障及其原因要非常熟悉,这样才能对可能出现的反应堆运行事件或事故进行及时准确的判断。随着故障诊断技术的应用与发展,以检测、识别、预测和干预为核心的状态检测与故障诊断***在核领域得到了广泛而深入的应用,并逐渐建立了相应的计算机辅助***,以便在应急故障出现时,能及时正确的诊断出故障,并采取相应的对策,保证和提高核反应堆运行的安全性和可靠性。核反应堆是个庞大的复杂***,实时运行时包含了海量的非线性、高耦合的数据,用传统的方法***的分析全部的数据来掌握反应堆综合运行状态往往难以奏效,故一种能将复杂问题直观化、形象化、简单化的反应堆故障诊断***提上了日程,本发明针对核反应堆主泵故障提出一种基于灰度图像的辅助诊断***,就能很好的解决这个问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于:克服现有技术的不足,提供一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***及方法,能将反应堆海量的复杂数据直观化、形象化、简单化,从而有效的将反应堆主泵的运行状态呈现在操作人员面前,便于其对反应堆主泵的运行状态作出判断并进行相应的动作。
本发明解决其技术问题的技术方案是:一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***,包括数据前端处理单元、可编程逻辑门阵列、数据传输网络,其中:
数据前端处理单元,采集反应堆实时运行的相关数据信号,经过其处理单元的分析整合后生成与反应堆实时运行相关的参数矩阵,再经过其处理单元的进一步转换,使参数矩阵规范化,然后将其转化成灰度图像,同时,数据前端处理单元还能将可编程逻辑门阵列反馈回的信号经简单处理传递给反应堆DCS***;
可编程逻辑门阵列,其中存储了反应堆主泵正常运行工况下的灰度图像数据,能将数据前端处理单元传输过来的反应堆主泵实时运行灰度图像进行图像相关性算法分析处理,并与反应堆主泵正常运行工况及各种事故工况的灰度图像数据进行对比分析,找出相关性最大,匹配度最高的图像,由***自动判断故障的类型及事故演变的进展情况,此时,操作员根据***给出的预判断结果,严密监视主泵故障工况下灰度图像上相关参数的变化,最终确认故障的类型及事故演变的进展情况;
数据传输网络,主要包括(1)第一层数据传输网络,同步的传输反应堆实时运行的相关参数至数据前端处理单元;(2)第二层数据传输网络,进行可编程逻辑门阵列、数据前端处理单元以及反应堆DCS***之间的数据通信。
一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断方法,基于灰度图像的核反应堆主泵故障诊断步骤如下:
在可编程逻辑门阵列中首先存储好反应堆主泵正常运行工况下及各种事故工况下的灰度图像数据;
经现场传感器和第一层数据传输网络,数据前端处理单元采集反应堆主泵运行的实时相关数据,经过其处理单元的分析整合后生成与反应堆主泵实时运行相关的参数矩阵,再经过其处理单元的进一步转换,使参数矩阵规范化,然后将其转化成灰度图像,再由第二层数据传输网络将灰度图像相关信息传递至可编程逻辑门阵列;
可编程逻辑门阵列能将数据前端处理单元传输过来的反应堆主泵实时运行灰度图像进行图像相关性算法分析处理,并与反应堆主泵正常运行工况及各种事故工况的灰度图像数据进行对比分析,找出相关性最大,匹配度最高的图像,由***自动判断故障的类型及事故演变的进展情况,并将诊断结果反馈给数据前端处理单元,并由反应堆DCS***,将其传递至操作员站,此时,操作员根据***给出的预判断结果,严密监视主泵故障工况下灰度图像上相关参数的变化,最终确认故障的类型及事故演变的进展情况。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)反应堆主泵运行在正常工况下的灰度图像如图2(基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的正常工况图像)所示,在每一个采样周期内,其采集的相关参数生成的灰度图像均匀、连续、重复性很好;当反应堆主泵运行出现异常,发生故障时,在某一采样点处灰度图像出现了突变,且随着采样的继续进行,其灰度图像也会继续发生明显的变化,故障情况下灰度图像事例如图3(基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的故障工况事例图像)所示;
可编程逻辑门阵列可将发生故障的灰度图像与***本来存储的正常工况及各种事故工况的灰度图像用图像相关性算法分析处理,找出相关性最大,匹配度最高的图像,由***自动判断故障的类型及事故演变的进展情况。
附图说明
为了更清楚的说明本发明的实施,下面将对描述本发明实施例中所需要用到的附图作简单说明。显然,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域的技术人员来讲,在不付出创造性劳动的情况下,可以根据下面的附图,得到其他附图。
图1是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的框图;
图2是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的正常工况图像;
图3是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的故障工况事例图像;
图4是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的基准主泵卡轴故障工况图像;
图5是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的主泵卡轴故障工况图像;
图6是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的基准主泵断电故障工况图像;
图7是本发明基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的主泵断电故障工况图像。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更快的理解本发明,下面将结合本发明中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。
实施例1:
使用基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***,完成一回路主泵卡轴故障诊断的过程。
如图1所示,本发明装置包括:数据前端处理单元、可编程逻辑门阵列、数据传输网络。
首先,该装置的数据前端处理单元自动采集反应堆主泵实时运行的相关数据信号,并进一步对该相关数据信号进行分析处理后生成与反应堆主泵实时运行的相关参数矩阵,该参数矩阵是时间和相关信号的函数,其会随着时间的推进真实的反映主泵的实时运行状态。同时,该参数矩阵经过数据前端处理单元的进一步转换,能够使参数矩阵规范化,并进一步转化成反应堆主泵实时运行的灰度图像,该灰度图像与参数矩阵信息是一一对应的,其也能实时的真实反映反应堆主泵的运行状态;同时,数据前端处理单元还能将可编程逻辑门阵列反馈回的信号经简单处理传递给核反应堆DCS***;
然后,在可编程逻辑门阵列中,预先存储了反应堆主泵正常运行工况下的灰度图像数据及各种预期反应堆主泵故障工况下的各种灰度图像数据,如图3基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的故障工况事例图像所示,横轴间隔图条代表反应堆主泵的相关参数,纵轴代表采样周期,即步进时间。反应堆主泵正常运行时,随着时间的推进,每个采样周期内,间隔图条颜色均匀,如同图2正常工况图像,当反应堆主泵在某个时刻发生故障,反应堆主泵的灰度图条在该采样周期开始会发生突变,不同的故障类型及同一故障类型的不同演变程度在灰度图像的反映也是不一样,该图就反映了反应堆主泵发生故障后灰度图条在几个采样周期内演变;该数据可以是通过精确的模拟或真实的反应堆主泵故障数据生成的。可编程逻辑门能将数据前端处理单元传输过来的反应堆主泵实时运行的灰度图像进行图像相关性算法分析处理,并将该灰度图像与可编程逻辑门中预先存储的反应堆主泵正常运行工况及各种故障工况的灰度图像数据进行对比分析,找出相关性最大,匹配度最高的图像,并自动判断故障的类型及事故演变的进展情况,此时,操作员根据给出的预判断结果,严密监视故障工况下灰度图像上相关参数的变化,最终确认故障的类型及事故演变的进展情况;
数据传输网络,包括第一层数据传输网络和第二层数据传输网络;第一层数据传输网络同步的传输核反应堆主泵实时运行的相关参数至数据前端处理单元;第二层数据传输网络进行可编程逻辑门阵列、数据前端处理单元以及核反应堆DCS***之间的数据通信。
反应堆主泵正常运行状态下,其灰度图像如图2所示,图像均匀、连续、重复性好,说明各监测点处的参数稳定、正常。当一回路主泵突然发生卡轴故障,即反应堆冷却剂泵转轴瞬时卡死,受影响环路的冷却剂流量迅速减小,此时其灰度图像如图5所示,在采样点400处,灰度图像发生突变,灰度图像上代表一回路流量的条纹发生突变,色彩变暗,流量迅速变小,泵的进口压力激增,出口压力瞬间变小,压力条纹突变,泵的转速骤变为零,其相应条纹变成白色;此时,将由反应堆冷却剂低流量信号触动反应堆停堆,灰度图像上代表反应堆核功率的条纹发生突变,色彩变成白色,核功率降为零;随着反应堆的停堆,储存在燃料棒中的热量持续传递给冷却剂,这将导致冷却剂温度升高,体积膨胀,同时故障环路蒸汽发生器传热管外侧的传热量减少,这将导致反应堆冷却剂的波动而流入稳压器,反应堆冷却剂***压力升高,波动流量进入稳压器将会压缩蒸汽空间,依次触动稳压器自动喷淋***,并使得稳压器安全阀开启。这体现在灰度图像上就是,发生卡轴故障后,在接下来的每个采样周期内,灰度图像上代表不同参数的条纹会依次发生相应的变化,代表冷却剂温度的条纹发生突变,代表冷却剂***压力的条纹发生突变,代表稳压器喷淋***的条纹发生突变,代表稳压器安全阀的条纹发生突变,同时反应堆的其他相关参数也相继发生一系列变化。此时,***通过对灰度图像做边缘检测,截取故障灰度图和存储的标准正常工况及事故图像进行对比分析,***将匹配出主泵卡轴事故基准图(图4基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的基准主泵卡轴故障工况图像),预判断该故障是主泵卡轴故障,并将结果传递至操作员站。操作员根据***的预判断,严密监视主泵卡轴事故相关参数的变化,主泵转速为零,一回路流量骤降,主泵出口压力骤降,随即一回路冷却剂温度升高,反应堆***压力升高,从而最终确认主泵卡轴事故的发生。
实施例2:
使用基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***,完成一回路主泵断电故障诊断的过程。
一回路主泵断电的故障诊断过程同实施例1的故障诊断过程基本相同。
主泵断电的物理过程与主泵卡轴的物理过程基本一致,不同之处在于主泵断电后一回路冷却剂流量随着泵的堕转从稳态流量逐渐减小,是一个渐变的过程,同时主泵的进出口压力的变化也没有卡轴那样剧烈的突变,最重要的是泵的转速不会突然变为零,而是一个逐渐减小的过程,其后的物理过程与卡轴故障相同,也都是由冷却剂流量丧失导致的反应堆运行异常。
这体现在灰度图像上就是,如图7基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的主泵断电故障工况图像所示,发生主泵断电故障后,代表泵的转速的条纹R1渐变,代表一回路冷却剂流量的条纹Q1逐渐渐变,冷却剂流量逐渐减小,泵的出口压力P1逐渐减小,同时在接下来的每个采样周期内,灰度图像上代表不同参数的条纹会依次发生相应的变化,代表冷却剂温度的条纹T1发生突变,代表冷却剂***压力的条纹P2发生突变,代表稳压器喷淋***的条纹R2发生突变,代表稳压器安全阀的条纹Q2发生突变,同时反应堆的其他相关参数也相继发生一系列变化。此时,***通过对灰度图像做边缘检测,截取故障灰度图和存储的标准正常工况及事故图像进行对比分析,***将匹配出主泵断电故障基准图(图6基于灰度图像的反应堆主泵故障辅助诊断***的基准主泵断电故障工况图像),预判断该故障是主泵断电故障,并将结果传递至操作员站。操作员根据***的预判断,严密监视主泵断电事故相关参数的变化,主泵转速为渐变,一回路流量渐变,主泵出口压力渐变,随即一回路冷却剂温度升高,反应堆***压力升高,从而最终确认主泵断电事故的发生。
显而易见,所述的实施例仅是本发明实施例中的一部分,而不是全部。基于发明记载的实施例,本领域技术人员在不付出创造性劳动的情况下得到的其它所有实施例,均在本发明保护的范围内。
Claims (2)
1.一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断***,其特征在于:包括数据前端处理单元、可编程逻辑门阵列、数据传输网络;
数据前端处理单元,采集反应堆主泵实时运行的相关数据信号,对该相关数据信号分析整合后生成与反应堆主泵实时运行的相关参数矩阵,经过进一步转换,使相关参数矩阵规范化,然后转化成反应堆主泵实时运行的灰度图像;同时,数据前端处理单元还能将可编程逻辑门阵列反馈回的信号经简单处理传递给核反应堆DCS***;
可编程逻辑门阵列,其中存储了反应堆主泵正常运行工况下及各种事故工况下的灰度图像数据,能将数据前端处理单元传输过来的反应堆主泵实时运行的灰度图像进行图像相关性算法分析处理,并与反应堆主泵正常运行工况及各种事故工况的灰度图像数据进行对比分析,找出相关性最大,匹配度最高的图像,并自动判断故障的类型及进程,进程即事故演变的进展情况,此时,操作员根据给出的预判断结果,严密监视故障工况下灰度图像上相关参数的变化,最终确认故障的类型及进程;
数据传输网络,包括第一层数据传输网络和第二层数据传输网络;第一层数据传输网络同步的传输核反应堆主泵实时运行的相关参数至数据前端处理单元;第二层数据传输网络进行可编程逻辑门阵列、数据前端处理单元以及核反应堆DCS***之间的数据通信。
2.一种基于灰度图像的核反应堆主泵故障辅助诊断方法,其特征在于步骤如下:
在可编程逻辑门阵列中首先存储好反应堆主泵正常运行工况下及各种事故工况下的灰度图像数据;
经第一层数据传输网络,数据前端处理单元采集核反应堆主泵运行的实时相关数据,经过数据前端处理单元的分析整合后生成与反应堆主泵实时运行的相关参数矩阵,再经过数据前端处理单元进一步转换,使参数矩阵规范化,然后将参数矩阵转化成灰度图像,再由第二层数据传输网络将灰度图像的相关信息传递至可编程逻辑门阵列;
可编程逻辑门阵列能将数据前端处理单元传输过来的核反应堆主泵实时运行灰度图像进行图像相关性算法分析处理,并与反应堆主泵正常运行工况及各种事故工况的灰度图像数据进行对比分析,找出相关性最大,匹配度最高的图像,然后自动判断故障的类型及进程,进程即事故演变的进展情况,并将诊断结果反馈给数据前端处理单元,并由反应堆DCS***,将诊断结果传递至操作员站,此时,操作员根据给出的预判断结果,严密监视反应堆主泵故障工况下灰度图像上相关参数的变化,最终确认反应堆主泵故障的类型及进程。
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