CN117854786A - 一种用于核电站机械设备故障诊断的*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于核电站机械设备故障诊断的***，涉及核电故障诊断领域，包括：主控终端：为***的总控端，用于发出和接受各种模块的命令和数据；传感器模块：将物理量转换为电信号的装置，它可以感知周围环境的变化并将这些变化转换为电信号，实现对环境的监测和控制。本发明所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，减少了误判和漏判的可能性，并及时进行故障检测和诊断，避免了因设备故障导致的停机或事故，确保其能够在恶劣的工作环境下稳定运行，为核电站的安全稳定运行提供保障，实现了对设备健康状态的评估和维护策略的制定，能够及时发现并解决设备的故障问题，提高设备的可靠性和使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及核电故障诊断领域，尤其是涉及一种用于核电站机械设备故障诊断的***。
背景技术
用于核电站机械设备故障诊断的***是用于核电站中，对核岛、常规岛和辅助***进行故障诊断，通过对这些设备的故障诊断，可以及时发现并处理潜在的安全隐患，确保核电站的稳定运行，能够监测核电站各部件的工作状态，及时发现异常情况，并通过报警***通知工作人员，对采集到的数据进行分析和处理，发现***的故障，并对故障进行诊断和分类，根据故障诊断的结果，确定维护策略和维修计划，是核电站中的必备***。
现有的用于核电站机械设备故障诊断的***进行使用时，主要是通过单一的数据收集和判断，导致了误判和漏判的可能性大，并且无法及时进行故障检测和诊断，使得响应和处理故障速度慢，因此会导致设备故障导致的停机或事故，无法确保其能够在恶劣的工作环境下稳定运行，不能够为核电站的安全稳定运行提供保障，并且***模式陈旧单一，不能够对设备健康状态的评估和维护策略的制定，同导致无法及时发现并解决设备的故障问题，降低了设备的可靠性和使用寿命。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于核电站机械设备故障诊断的***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种用于核电站机械设备故障诊断的***，包括：
主控终端：为***的总控端，用于发出和接受各种模块的命令和数据；
传感器模块：将物理量转换为电信号的装置，能够感知周围环境的变化并将这些变化转换为电信号，实现对环境的监测和控制；
数据采集模块：在核电站机械设备故障诊断***中负责接收传感器发送的数据，并存储到数据库中；
数据处理模块：在核电站机械设备故障诊断***中负责对采集到的数据进行预处理和分析；
故障诊断模块：是核电站机械设备故障诊断***的重要组成部分，负责对采集到的设备状态数据进行故障诊断和分析；
维护决策模块：是核电站机械设备故障诊断***中的重要组成部分，它根据故障诊断模块的结果和其他相关信息，确定维护策略和维修计划。
本发明进一步的改进在于，所述传感器模块的工作原理包括传感器元件、信号处理电路和输出接口，传感器元件用于将物理量转换为电信号，信号处理电路用于将传感器元件输出的电信号进行放大、滤波和线性化处理，从而得到更加准确的测量结果，输出接口用于将处理后的电信号转换为数字信号或模拟信号输出给外部设备。
本发明进一步的改进在于，所述传感器模块中采用的传感器为声波传感器。
本发明进一步的改进在于，声波传感器的工作原理是利用探头发射超声波，照射到被测物体后，探头接收返回声波，利用时间差，计算出实际距离，公式表述为：距离＝(超声波速度×时间差)/2，其中，超声波在空气中的速度为340m/s。
本发明进一步的改进在于，所述数据采集模块根据设定的采样频率和采样方式，定期采集核电站机械设备的状态数据，包括温度、压力和流量，数据通过无线传输或有线连接的方式被送到数据采集模块中，数据采集模块接收到数据后，进行预处理和清洗，再将数据被存储到***的数据库中，以供后续分析和处理使用。
本发明进一步的改进在于，数据采集计算公式是：数据量＝(采样频率×采样位数×声道数×时间)/8。
本发明进一步的改进在于，所述数据处理模块的工作流程包括以下几个步骤：
S1、数据预处理：在数据采集后，数据处理模块首先进行数据预处理，其中预处理包括缺失值填充、异常值处理和数据类型转换操作；
S2、数据清洗：在预处理之后，数据处理模块进行数据清洗，去除冗余、噪声和无关的数据，以减少对分析结果的影响；
S3、数据转换和重构：根据故障诊断的需求，数据处理模块进行数据转换和重构，数据转换包括将采集的数据转换为适合分析的数据类型；
S4、统计分析：数据处理模块还负责对数据进行统计分析，提供对数据的整体描述，了解数据的分布、趋势和相关性；
S5、数据输出：经过预处理、清洗、转换、重构和统计分析后，数据处理模块将处理后的数据输出给故障诊断模块或维护决策模块。
本发明进一步的改进在于，所述故障诊断模块的工作流程如下：
S1、接收数据采集模块的数据：故障诊断模块首先接收数据采集模块发送的设备状态数据，包括温度、压力和流量；
S2、数据处理和分析：故障诊断模块对接收到的数据进行处理和分析，提取特征值，并与正常数据进行比较；
S3、故障检测和诊断：基于处理和分析后的数据，故障诊断模块通过模式识别、统计推断方法，检测设备的故障；
S4、输出诊断结果：故障诊断模块将诊断结果输出给维护决策模块，诊断结果包括故障类型、位置、原因和发展趋势，为维护决策提供依据；
S5、实时监控：故障诊断模块实时监控设备状态数据的变化，对新的数据进行故障诊断和分析，确保及时发现和处理设备的故障。
本发明进一步的改进在于，所述维护决策模块的工作流程如下：
S1、接收故障诊断模块的结果：维护决策模块首先接收故障诊断模块的分析结果，了解核电站机械设备的故障情况；
S2、分析故障数据：维护决策模块对接收到的故障数据进行深入分析，结合历史数据和设备运行知识，评估故障对核电站运行的影响；
S3、制定维护策略：根据故障分析结果，维护决策模块制定相应的维护策略，包括定期巡检、更换部件和调整参数措施；
S4、制定维修计划：维护决策模块根据维护策略，确定具体的维修计划，包括维修时间、人员分配和工具准备细节；
S5、发布维护指令：维护决策模块将维护策略和维修计划传达给核电站的运行人员或维修团队，确保能够按照计划进行维护工作；
S6、监控维护过程：在维修过程中，维护决策模块会实时监控维修进度，确保维修工作按照计划进行，并及时调整计划以应对可能的意外情况；
S7、评估维护效果：维修完成后，维护决策模块会评估维修效果，分析维修对设备性能的影响，以及是否解决了原始故障。
本发明进一步的改进在于，所述维护决策模块算法如下：
数据收集：首先，收集设备的相关数据，包括设备状态、运行时间、故障次数和维护记录；
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值填充、异常值处理操作，以保证数据的准确性和完整性；
设备健康评估：利用收集到的数据，采用适当的机器学习算法，如支持向量机、神经网络，对设备的健康状态进行评估；
维护策略制定：根据设备健康评估的结果，制定相应的维护策略，包括维护时间、维护内容和维护方式；
实时监测与调整：在设备运行过程中，实时监测设备的状态和运行数据，根据监测结果对维护策略进行调整；
维护执行与记录：根据制定的维护策略，执行相应的维护操作，并将维护结果记录下来，记录将为后续的维护决策提供参考和依据；
模型优化与更新：根据实际维护效果和积累的数据，不断优化和维护决策模型，以提高模型的准确性和适用性。
与现有技术相比，本发明至少具有如下有益的技术效果：
本发明提供故障诊断模块，减少了误判和漏判的可能性，故障诊断模块能够实时收集核电站机械设备的运行数据，并及时进行故障检测和诊断，从而能够快速响应和处理故障，避免了因设备故障导致的停机或事故，确保其能够在恶劣的工作环境下稳定运行，为核电站的安全稳定运行提供保障，通过自动化的故障诊断模块，可以大大提高故障诊断的效率，减少人工干预和操作，降低了维修成本和时间成本，模块化设计可以根据核电站的不同需求进行灵活配置和扩展，方便后期升级和维护，良好的用户界面和操作方式使得故障诊断模块易于使用和维护，降低了使用门槛和维护成本，故障诊断模块通常会具备完善的安全机制，如数据加密、访问控制等，确保***的安全性和稳定性，防止未经授权的访问和攻击；
本发明提供维护决策模块，全新的维护决策模块算法综合运用了数据收集、数据处理、机器学习等技术，实现了对设备健康状态的评估和维护策略的制定，同时，通过实时监测、调整和维护执行，能够及时发现并解决设备的故障问题，提高设备的可靠性和使用寿命。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种用于核电站机械设备故障诊断的***，包括：
主控终端：为***的总控端，用于发出和接受各种模块的命令和数据；
传感器模块：将物理量转换为电信号的装置，它可以感知周围环境的变化并将这些变化转换为电信号，实现对环境的监测和控制；
数据采集模块：在核电站机械设备故障诊断***中负责接收传感器发送的数据，并存储到数据库中。它通常是一个独立的部分，能够通过特定的接口从传感器获取数据，并将其传输到后续处理环节；
数据处理模块：在核电站机械设备故障诊断***中负责对采集到的数据进行预处理和分析。其工作目标是提取有用的信息，去除冗余和噪声，提高数据质量，为后续的故障诊断和决策提供准确和支持；
故障诊断模块：是核电站机械设备故障诊断***的重要组成部分，它负责对采集到的设备状态数据进行故障诊断和分析。其工作目标是及时发现设备的异常情况，诊断故障原因，为维护决策模块提供依据；
维护决策模块：是核电站机械设备故障诊断***中的重要组成部分，它根据故障诊断模块的结果和其他相关信息，确定维护策略和维修计划，其工作目标是确保核电站机械设备的正常运行，并及时发现和解决潜在的故障。
进一步的，传感器模块的工作原理主要包括传感器元件、信号处理电路和输出接口三个部分，传感器元件是传感器模块的核心部分，它能够将物理量转换为电信号，信号处理电路是传感器模块的重要组成部分，它能够将传感器元件输出的电信号进行放大、滤波、线性化处理，从而得到更加准确的测量结果，信号处理电路的设计需要考虑传感器元件的特性和测量要求，例如对于温度传感器，信号处理电路需要考虑温度范围、精度、响应时间等因素，输出接口是传感器模块的最终输出部分，它能够将处理后的电信号转换为数字信号或模拟信号输出给外部设备，常见的输出接口有模拟输出、数字输出、PWM输出等，模拟输出是将处理后的电信号直接输出给外部设备，数字输出是将处理后的电信号转换为数字信号输出给外部设备，PWM输出则是通过调节脉冲宽度来控制输出信号的大小。
进一步的，传感器模块中采用的传感器为声波传感器，其工作原理是利用探头发射超声波，照射到被测物体后，探头接收返回声波，利用时间差，计算出实际距离，公式表述为：距离＝(超声波速度×时间差)/2，其中，超声波速度约为340m/s(空气中)。
进一步的，数据采集模块根据设定的采样频率和采样方式，定期采集核电站机械设备的状态数据，包括温度、压力、流量，数据通过无线传输或有线连接的方式被送到数据采集模块中，数据采集模块接收到数据，它进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和完整性，再将数据被存储到***的数据库中，以供后续分析和处理使用，数据采集计算公式是：数据量＝(采样频率×采样位数×声道数×时间)/8，这个公式主要考虑了采样频率、采样位数、声道数和时间四个因素，用于计算一定时间内数据采集的数量。
进一步的，数据处理模块的工作流程包括以下几个步骤：
S1、数据预处理：在数据采集后，数据处理模块首先进行数据预处理。预处理包括缺失值填充、异常值处理、数据类型转换操作，这些操作旨在提高数据的质量和一致性，为后续分析提供可靠的依据；
S2、数据清洗：在预处理之后，数据处理模块进行数据清洗，去除冗余、噪声和无关的数据，以减少对分析结果的影响，在核电站机械设备故障诊断中，数据清洗可能包括去除重复数据、过滤掉与设备运行无关的信息等操作；
S3、数据转换和重构：根据故障诊断的需求，数据处理模块需要进行数据转换和重构，数据转换包括将采集的数据转换为更适合分析的数据类型，如将时序数据转换为频率域数据，重构则是对数据进行重新组织或整合，以便更有效地支持故障诊断和决策；
S4、统计分析：数据处理模块还负责对数据进行统计分析，提供对数据的整体描述，帮助了解数据的分布、趋势和相关性，例如，可以通过统计分析确定设备的典型运行参数、故障发生的频率和模式等；
S5、数据输出：经过预处理、清洗、转换、重构和统计分析后，数据处理模块将处理后的数据输出给其他模块，如故障诊断模块和维护决策模块，这些处理后的数据为后续的故障诊断和决策提供了更为准确和有用的信息。
进一步的，故障诊断模块的工作流程如下：
S1、接收数据采集模块的数据：故障诊断模块首先接收数据采集模块发送的设备状态数据，包括温度、压力、流量；
S2、数据处理和分析：故障诊断模块对接收到的数据进行处理和分析，提取特征值，并与正常数据进行比较，如果发现异常数据或参数变化趋势，将进一步分析其可能对设备性能的影响；
S3、故障检测和诊断：基于处理和分析后的数据，故障诊断模块通过模式识别、统计推断方法，检测设备的故障，根据故障类型、位置和严重程度，对故障进行诊断和分类；
S4、输出诊断结果：故障诊断模块将诊断结果输出给维护决策模块和其他相关模块，诊断结果包括故障类型、位置、原因、发展趋势等，为维护决策提供依据；
S5、实时监控：故障诊断模块实时监控设备状态数据的变化，对新的数据进行故障诊断和分析，确保及时发现和处理设备的故障。
进一步的，维护决策模块的工作流程如下：
S1、接收故障诊断模块的结果：维护决策模块首先接收故障诊断模块的分析结果，了解核电站机械设备的故障情况，这些信息可能包括故障类型、位置、严重程度等；
S2、分析故障数据：维护决策模块对接收到的故障数据进行深入分析，结合历史数据和设备运行知识，评估故障对核电站运行的影响；
S3、制定维护策略：根据故障分析结果，维护决策模块制定相应的维护策略。这可能包括定期巡检、更换部件、调整参数等措施；
S4、制定维修计划：维护决策模块根据维护策略，确定具体的维修计划。这包括维修时间、人员分配、工具准备等细节；
S5、发布维护指令：维护决策模块将维护策略和维修计划传达给核电站的运行人员或维修团队，确保能够按照计划进行维护工作；
S6、监控维护过程：在维修过程中，维护决策模块会实时监控维修进度，确保维修工作按照计划进行，并及时调整计划以应对可能的意外情况；
S7、评估维护效果：维修完成后，维护决策模块会评估维修效果，分析维修对设备性能的影响，以及是否解决了原始故障。
进一步的，维护决策模块算法如下：
数据收集：首先，收集设备的相关数据，包括设备状态、运行时间、故障次数、维护记录等，这些数据可以通过传感器、监控***或其他数据源获取；
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值填充、异常值处理等操作，以保证数据的准确性和完整性；
设备健康评估：利用收集到的数据，采用适当的机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对设备的健康状态进行评估，设备健康评估的目的是根据设备的运行状态和历史数据，预测设备在未来一段时间内发生故障的概率；
维护策略制定：根据设备健康评估的结果，制定相应的维护策略。维护策略应该包括维护时间、维护内容、维护方式等；
实时监测与调整：在设备运行过程中，实时监测设备的状态和运行数据，根据监测结果对维护策略进行调整，如果设备的故障概率增加或出现异常情况，及时调整维护策略，以保障设备的正常运行；
维护执行与记录：根据制定的维护策略，执行相应的维护操作，并将维护结果记录下来，记录将为后续的维护决策提供参考和依据；
模型优化与更新：根据实际维护效果和积累的数据，不断优化和维护决策模型，以提高模型的准确性和适用性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，包括：
主控终端：为***的总控端，用于发出和接受各种模块的命令和数据；
传感器模块：将物理量转换为电信号的装置，能够感知周围环境的变化并将这些变化转换为电信号，实现对环境的监测和控制；
数据采集模块：在核电站机械设备故障诊断***中负责接收传感器发送的数据，并存储到数据库中；
数据处理模块：在核电站机械设备故障诊断***中负责对采集到的数据进行预处理和分析；
故障诊断模块：是核电站机械设备故障诊断***的重要组成部分，负责对采集到的设备状态数据进行故障诊断和分析；
维护决策模块：是核电站机械设备故障诊断***中的重要组成部分，它根据故障诊断模块的结果和其他相关信息，确定维护策略和维修计划。
2.根据权利要求1所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述传感器模块的工作原理包括传感器元件、信号处理电路和输出接口，传感器元件用于将物理量转换为电信号，信号处理电路用于将传感器元件输出的电信号进行放大、滤波和线性化处理，从而得到更加准确的测量结果，输出接口用于将处理后的电信号转换为数字信号或模拟信号输出给外部设备。
3.根据权利要求2所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述传感器模块中采用的传感器为声波传感器。
4.根据权利要求3所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，声波传感器的工作原理是利用探头发射超声波，照射到被测物体后，探头接收返回声波，利用时间差，计算出实际距离，公式表述为：距离＝(超声波速度×时间差)/2，其中，超声波在空气中的速度为340m/s。
5.根据权利要求1所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述数据采集模块根据设定的采样频率和采样方式，定期采集核电站机械设备的状态数据，包括温度、压力和流量，数据通过无线传输或有线连接的方式被送到数据采集模块中，数据采集模块接收到数据后，进行预处理和清洗，再将数据被存储到***的数据库中，以供后续分析和处理使用。
6.根据权利要求5所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，数据采集计算公式是：数据量＝(采样频率×采样位数×声道数×时间)/8。
7.根据权利要求1所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述数据处理模块的工作流程包括以下几个步骤：
S1、数据预处理：在数据采集后，数据处理模块首先进行数据预处理，其中预处理包括缺失值填充、异常值处理和数据类型转换操作；
S2、数据清洗：在预处理之后，数据处理模块进行数据清洗，去除冗余、噪声和无关的数据，以减少对分析结果的影响；
S3、数据转换和重构：根据故障诊断的需求，数据处理模块进行数据转换和重构，数据转换包括将采集的数据转换为适合分析的数据类型；
S4、统计分析：数据处理模块还负责对数据进行统计分析，提供对数据的整体描述，了解数据的分布、趋势和相关性；
S5、数据输出：经过预处理、清洗、转换、重构和统计分析后，数据处理模块将处理后的数据输出给故障诊断模块或维护决策模块。
8.根据权利要求1所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述故障诊断模块的工作流程如下：
S1、接收数据采集模块的数据：故障诊断模块首先接收数据采集模块发送的设备状态数据，包括温度、压力和流量；
S2、数据处理和分析：故障诊断模块对接收到的数据进行处理和分析，提取特征值，并与正常数据进行比较；
S3、故障检测和诊断：基于处理和分析后的数据，故障诊断模块通过模式识别、统计推断方法，检测设备的故障；
S4、输出诊断结果：故障诊断模块将诊断结果输出给维护决策模块，诊断结果包括故障类型、位置、原因和发展趋势，为维护决策提供依据；
S5、实时监控：故障诊断模块实时监控设备状态数据的变化，对新的数据进行故障诊断和分析，确保及时发现和处理设备的故障。
9.根据权利要求1所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述维护决策模块的工作流程如下：
S1、接收故障诊断模块的结果：维护决策模块首先接收故障诊断模块的分析结果，了解核电站机械设备的故障情况；
S2、分析故障数据：维护决策模块对接收到的故障数据进行深入分析，结合历史数据和设备运行知识，评估故障对核电站运行的影响；
S3、制定维护策略：根据故障分析结果，维护决策模块制定相应的维护策略，包括定期巡检、更换部件和调整参数措施；
S4、制定维修计划：维护决策模块根据维护策略，确定具体的维修计划，包括维修时间、人员分配和工具准备细节；
S5、发布维护指令：维护决策模块将维护策略和维修计划传达给核电站的运行人员或维修团队，确保能够按照计划进行维护工作；
S6、监控维护过程：在维修过程中，维护决策模块会实时监控维修进度，确保维修工作按照计划进行，并及时调整计划以应对可能的意外情况；
S7、评估维护效果：维修完成后，维护决策模块会评估维修效果，分析维修对设备性能的影响，以及是否解决了原始故障。
10.根据权利要求9所述的一种用于核电站机械设备故障诊断的***，其特征在于，所述维护决策模块算法如下：
数据收集：首先，收集设备的相关数据，包括设备状态、运行时间、故障次数和维护记录；
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、缺失值填充、异常值处理操作，以保证数据的准确性和完整性；
设备健康评估：利用收集到的数据，采用适当的机器学习算法，如支持向量机、神经网络，对设备的健康状态进行评估；
维护策略制定：根据设备健康评估的结果，制定相应的维护策略，包括维护时间、维护内容和维护方式；
实时监测与调整：在设备运行过程中，实时监测设备的状态和运行数据，根据监测结果对维护策略进行调整；
维护执行与记录：根据制定的维护策略，执行相应的维护操作，并将维护结果记录下来，记录将为后续的维护决策提供参考和依据；
模型优化与更新：根据实际维护效果和积累的数据，不断优化和维护决策模型，以提高模型的准确性和适用性。
Priority Applications (1)
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