不確定條件下船用核動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估問題研究

邰 云，閆 冰，孫建華，謝保偉

(1.武漢第二船舶研究所，湖北 武漢 430064；2.中船重工集團(tuán)公司 渤船集團(tuán)，遼寧 葫蘆島 125000)

不確定條件下船用核動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估問題研究

邰 云1，閆 冰1，孫建華1，謝保偉2

(1.武漢第二船舶研究所，湖北 武漢 430064；2.中船重工集團(tuán)公司 渤船集團(tuán)，遼寧 葫蘆島 125000)

鑒于船用核動(dòng)力系統(tǒng)特殊的運(yùn)行環(huán)境以及運(yùn)行要求，其安全運(yùn)行概念已經(jīng)超出了核安全設(shè)計(jì)的框架，要加強(qiáng)其運(yùn)行狀態(tài)的安全評(píng)估。而核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行工況多變，運(yùn)行狀態(tài)存在多種設(shè)備的組合，以及各類設(shè)備健康狀態(tài)的不確定性。本文概要介紹了當(dāng)前核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的背景，需求以及引發(fā)的下游問題，基于已經(jīng)具有核動(dòng)力系統(tǒng)的可靠性信息，運(yùn)行信息，故障診斷的方法以及 FMEA 表，大量調(diào)研國內(nèi)外技術(shù)發(fā)展以及剖析核動(dòng)力系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與需求的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評(píng)估裝置運(yùn)行不確定性問題的解決方案，分析核動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)、運(yùn)行的安全評(píng)估方法，彌補(bǔ)當(dāng)前系統(tǒng)健康管理中缺失的一環(huán)。

核動(dòng)力系統(tǒng)；狀態(tài)評(píng)估；不確定性；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

1 核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行安全是船舶安全的重心

隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，能源安全以及海洋戰(zhàn)略的發(fā)展提出更高需求。在陸上核電復(fù)蘇和規(guī)模建設(shè)的同時(shí)，船用核動(dòng)力裝置技術(shù)也在不斷前進(jìn)，其可以適用于船舶動(dòng)力、島嶼供電、海水淡化、海洋資源開發(fā)等。海上浮動(dòng)核電站、核動(dòng)力商船等動(dòng)力裝置的發(fā)展越來越受到各國的重視，包括國際原子能機(jī)構(gòu)、英國、俄羅斯在內(nèi)發(fā)達(dá)國家都開展了海上浮動(dòng)平臺(tái)的研制。而我國多家核能開發(fā)單位，包括中廣核、中核、中船重工等都正在全力推進(jìn)海上浮動(dòng)平臺(tái)的研發(fā)與建設(shè)。

核動(dòng)力系統(tǒng)是核動(dòng)力船舶的心臟和主動(dòng)脈，其承擔(dān)了核動(dòng)力船舶的動(dòng)力以及正常電力的供應(yīng)，該系統(tǒng)的運(yùn)行安全可靠影響到核動(dòng)力船舶或浮動(dòng)平臺(tái)遠(yuǎn)洋工作、項(xiàng)目完成甚至船舶與船員的生存，是核動(dòng)力船舶安全的重心。與陸上核電站的運(yùn)行狀態(tài)不同，船用核動(dòng)力系統(tǒng)既要滿足船舶動(dòng)力、供電等負(fù)荷變化的需求，還需要適應(yīng)海洋環(huán)境的帶來腐蝕、搖擺的影響，另外還要考慮空間要求、運(yùn)行性能、可靠性和可維護(hù)性等多項(xiàng)性能指標(biāo)，所以核動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與運(yùn)行有著顯著的特點(diǎn)。

1）復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境與有限的布置空間

由于船用核動(dòng)力裝置內(nèi)部空間有限，所以在動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)備布置以及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，只可能考慮系統(tǒng)必備的系統(tǒng)配置，很多輔助的安全措施都是復(fù)用，甚至一些監(jiān)督手段都未曾采用。與核電站相比，我國現(xiàn)運(yùn)行的核動(dòng)力裝置雖然配備有獨(dú)立的專設(shè)安全措施，但是最終冷源依舊需要外部動(dòng)力提供。而另一方面，船用核動(dòng)力裝置受海洋環(huán)境的影響，由于傾斜，搖擺會(huì)對(duì)大量的重要信號(hào)帶來較大的誤差，而這些信號(hào)往往都會(huì)導(dǎo)致觸發(fā)系統(tǒng)的安全預(yù)警或保護(hù)。

2） 核動(dòng)力系統(tǒng)冗余配置與運(yùn)行組合多變

鑒于核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行的特殊要求，一方面要保證裝置的安全運(yùn)行，另一方面又受到設(shè)計(jì)空間的約束，所以在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，往往都是提高各個(gè)動(dòng)力設(shè)備的運(yùn)行負(fù)載能力，同時(shí)，采用左右兩舷設(shè)備互為備用的設(shè)計(jì)思路。以圖 1 的動(dòng)力裝置給水系統(tǒng)為例。

圖 1 為核動(dòng)力裝置的給水系統(tǒng)原理圖，其中 2 個(gè)汽輪給水泵都同時(shí)具備 100% 給兩舷供水的能力，所以在實(shí)際運(yùn)行中，2 臺(tái)泵并車運(yùn)行，如果有 1 臺(tái)泵發(fā)生故障，可以依靠另 1 臺(tái)泵實(shí)現(xiàn)兩舷供水。與此相比，大亞灣核電站，每個(gè)汽輪機(jī)組配有 2 臺(tái)汽輪給水泵， 1 臺(tái)電動(dòng)給水泵備用，各有滿足 50% 的負(fù)荷的供水能力，實(shí)際運(yùn)行時(shí)，2 臺(tái)汽輪給水泵運(yùn)行，當(dāng)發(fā)生故障時(shí)，投入備用的電動(dòng)給水泵。由于系統(tǒng)冗余配置的設(shè)計(jì)方案，而且動(dòng)力裝置運(yùn)行工況多變，各種工況運(yùn)行設(shè)備的組合也不盡相同，在高低運(yùn)行工況下，投入運(yùn)行的設(shè)備數(shù)量大不相同，系統(tǒng)運(yùn)行的特征也不一樣。

3）核動(dòng)力系統(tǒng)負(fù)荷多變，瞬態(tài)響應(yīng)要求高

由于裝置任務(wù)與工作的不同，與核電站長期額定功率運(yùn)行不同，核動(dòng)力裝置運(yùn)行負(fù)荷多變，而且其瞬態(tài)響應(yīng)要求高，其動(dòng)態(tài)運(yùn)行條件與核電站具備 10% 階越或者 5%/min 的線性功率變化要求的苛刻程度有天壤之別。快速的瞬態(tài)變化會(huì)導(dǎo)致動(dòng)態(tài)參數(shù)變化劇烈，極可能導(dǎo)致越限報(bào)警，觸發(fā)誤保護(hù)動(dòng)作信號(hào)。如蒸汽發(fā)生器水位，在大幅度升功率或者降功率過程中，由于蒸汽壓力的波動(dòng)，易產(chǎn)生“假水位”信號(hào)。

4）核動(dòng)力系統(tǒng)信息構(gòu)成的復(fù)雜性

鑒于上文所描述的核動(dòng)力裝置運(yùn)行環(huán)境、工況、系統(tǒng)配置的差異，最終必然導(dǎo)致核動(dòng)力系統(tǒng)信息構(gòu)成的復(fù)雜性與多元化。核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行中相關(guān)的信息類型可以分成以下幾種：

① 運(yùn)行環(huán)境相關(guān)的信息：船舶的運(yùn)行姿態(tài)（搖擺、傾斜、速度），海水壓力，溫度；

② 運(yùn)行設(shè)備的配置狀態(tài)：投入運(yùn)行設(shè)備的狀態(tài)，如泵的高低速，投入與切除信號(hào)；

③ 長期運(yùn)行的特征參數(shù)：設(shè)備老化、管路腐蝕、金屬疲勞、滑油磨粒；

④ 定值運(yùn)行的過程參數(shù)：如穩(wěn)壓器壓力、水位，蒸汽發(fā)生器水位，冷凝器水位等信號(hào)；

⑤ 隨負(fù)荷變化的過程參數(shù)：蒸汽流量、給水流量、泵轉(zhuǎn)速、閥位開度等

所以，對(duì)于核動(dòng)力系統(tǒng)的運(yùn)行評(píng)估必須與船舶實(shí)際運(yùn)行的狀態(tài)緊密相連，考慮單工作狀態(tài)的診斷與評(píng)估都無法真正適用于裝置的運(yùn)行。

2 核動(dòng)力裝置配置、運(yùn)行特點(diǎn)引出的幾大難題

上文詳細(xì)論述了核動(dòng)力裝置設(shè)計(jì)、配置、運(yùn)行的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)對(duì)動(dòng)力裝置系統(tǒng)設(shè)計(jì)與運(yùn)行安全性的評(píng)估帶來了一下幾大難題。

1）冗余系統(tǒng)配置帶來的風(fēng)險(xiǎn)隱藏

復(fù)雜系統(tǒng)的故障可能相互獨(dú)立, 也可能相關(guān), 即故障間存在相依性。單純的可靠性分析中若僅考慮獨(dú)立故障, 將低估系統(tǒng)故障概率。核動(dòng)力裝置由于存在大量冗余設(shè)計(jì), 因部件的獨(dú)立隨機(jī)故障而引起系統(tǒng)失效的概率很小, 但受到相關(guān)故障的影響, 系統(tǒng)在使用中的實(shí)際可靠性就低得多。現(xiàn)運(yùn)行裝備曾發(fā)生過，由于保護(hù)系統(tǒng)采用的三取二的設(shè)計(jì)原則，保護(hù)輸出的一路輸出板卡長期故障而沒有發(fā)現(xiàn)，直到另一路供電電源發(fā)生故障觸發(fā)應(yīng)急停堆事故才被發(fā)現(xiàn)。冗余系統(tǒng)配置系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)運(yùn)行的安全性，但是如何評(píng)估系統(tǒng)運(yùn)行的安全性是當(dāng)前裝置設(shè)計(jì)的一大難題。以上文 2 臺(tái)泵100% 備用給水為例，亦可以設(shè)計(jì)為 4 臺(tái)各 50% 的配置方案，但是孰優(yōu)孰劣，需要有一套科學(xué)的評(píng)價(jià)體系。

2）運(yùn)行中狀態(tài)參數(shù)的不確定性

由于核動(dòng)力裝置運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，工況多變且測(cè)點(diǎn)信息有限，所以在現(xiàn)在的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，基本都是采用的定閾值報(bào)警，而系統(tǒng)的 FMEA 也僅僅是定性分析，對(duì)于運(yùn)行中故障現(xiàn)象沒有量化的指標(biāo)與方法，無法將測(cè)點(diǎn)的信息與故障描述內(nèi)容結(jié)合起來，如水位過高的原因是調(diào)節(jié)閥卡閥，但是如果量化卡閥這個(gè)指標(biāo)以及其發(fā)生概率，這個(gè)是現(xiàn)在系統(tǒng)運(yùn)行評(píng)估中缺乏的重要一環(huán)。

3）動(dòng)態(tài)過程的運(yùn)行評(píng)估技術(shù)

核動(dòng)力裝置負(fù)荷變化過程多，動(dòng)態(tài)過程響應(yīng)快，所以由此帶來了動(dòng)態(tài)過程特性相對(duì)較差，控制難度大的問題。而系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，是以單閾值限值對(duì)運(yùn)行過程的故障實(shí)施報(bào)警。如圖 2 所示，在大負(fù)荷降功率過程時(shí)，如果發(fā)生給水調(diào)節(jié)閥發(fā)卡閥，則極易導(dǎo)致蒸汽發(fā)生器滿水，使二回路輔助系統(tǒng)壓力上升燙傷人員。從發(fā)生卡閥到滿水過程歷時(shí)近 3 min，而等到水位信號(hào)達(dá)到報(bào)警值之前，有近 2 min的時(shí)間沒有被關(guān)注，應(yīng)該提出一種適合于分析此類動(dòng)態(tài)過程狀態(tài)遷移的評(píng)估技術(shù)。

綜上，當(dāng)前核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行評(píng)估的主要核心是需要針對(duì)系統(tǒng)的復(fù)雜性和信息的不確定性開發(fā)技術(shù)層面上切實(shí)有效的評(píng)估技術(shù)。而作為量化處理不確定信息以及信息間傳遞相關(guān)性的強(qiáng)大工具，概率圖模型（probabilistic graphical models）一直是不確定推理和智能計(jì)算的重點(diǎn)研究領(lǐng)域。對(duì)概率圖模型的研究不僅包括模型結(jié)構(gòu)和依賴關(guān)系的表述，還包括利用這些模型進(jìn)行的推斷和產(chǎn)生信度的過程。上文論述中已經(jīng)清楚論述了核動(dòng)力系統(tǒng)的 3 個(gè)數(shù)學(xué)特征：不確定性；復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；存在時(shí)變的狀態(tài)轉(zhuǎn)移。而針對(duì)核動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)、穩(wěn)態(tài)運(yùn)行以及動(dòng)態(tài)過程中運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的問題，都可以采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或者連續(xù)時(shí)間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行表述，并基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的概率分布對(duì)裝置運(yùn)行可信度進(jìn)行分析計(jì)算，以此尋找系統(tǒng)設(shè)計(jì)的薄弱環(huán)節(jié)，評(píng)估運(yùn)行狀態(tài)，分析運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，為操作員人為干預(yù)提供足夠的操作時(shí)間。

3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析

對(duì)于從事與核相關(guān)設(shè)計(jì)的工作，核安全是一個(gè)永恒的話題，而核動(dòng)力系統(tǒng)作為海洋中的孤島電站，其保障條件比不上核電站，而保證核動(dòng)力正常運(yùn)行的要求卻比核電站運(yùn)行苛刻。所以，需要加強(qiáng)其運(yùn)行不確定性問題的評(píng)估研究。

國際上現(xiàn)已成熟的核動(dòng)力系統(tǒng)故障分析都是人們?cè)谶\(yùn)行核電廠的實(shí)踐中逐步積累發(fā)展起來的, 通過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展, 國際上建立了一套完整而詳盡的安全分析體系。這套系統(tǒng)被國際社會(huì)認(rèn)可, 并在國際原子能機(jī)構(gòu)的監(jiān)督下實(shí)施。核電廠核動(dòng)力系統(tǒng)的運(yùn)行故障分析及對(duì)策研究是進(jìn)行核動(dòng)力系統(tǒng)安全分析的重要組成部分, 核動(dòng)力系統(tǒng)故障分析經(jīng)歷了 2 個(gè)階段, 70 年代中期以前確定論安全分析方法為基礎(chǔ)進(jìn)行研究, 它是以縱深防御概念[1]為基礎(chǔ), 以確保反應(yīng)性控制、堆芯冷卻和放射性包容 3 項(xiàng)基本安全功能為目標(biāo), 針對(duì)一套確定的設(shè)計(jì)基準(zhǔn)工況, 采用一套保守的假設(shè)和分析方法, 確保任何故障下堆芯的安全。1975 年美國原子能委員會(huì)基于概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（PRA）的 WASH1400“反應(yīng)堆安全研究”報(bào)告發(fā)表, 這項(xiàng)運(yùn)用故障樹（FTA）方法[2]和事件樹（ETA）方法的研究報(bào)告的結(jié)果在 1979 年三里島核事故中得到驗(yàn)證, 概率安全評(píng)價(jià)由此得到了廣泛的認(rèn)可, 以 PRA 為基礎(chǔ)運(yùn)用 FTA 法和 ETA 法進(jìn)行故障分析也得到廣泛運(yùn)用?，F(xiàn)在的核安全設(shè)計(jì)準(zhǔn)則以及概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[3]都是以假設(shè)基準(zhǔn)事故前提下對(duì)核安全發(fā)生概率的分析，對(duì)于核動(dòng)力系統(tǒng)，除了核安全還有對(duì)應(yīng)的裝置安全，而且對(duì)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)估要以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析，而不是假設(shè)基準(zhǔn)事故，這個(gè)是當(dāng)前問題與 PRA之間本質(zhì)的區(qū)別。

在國內(nèi)，陳玲等[4]首先提出了船用核動(dòng)力系統(tǒng)技術(shù)狀態(tài)綜合評(píng)估模型研究，并針對(duì)部分失效情況下的動(dòng)力裝置技術(shù)狀態(tài)實(shí)施評(píng)估[5], 張永發(fā)等[6]提出了核動(dòng)力裝置的安全目標(biāo)。劉永闊等[7-8]結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)核動(dòng)力裝置故障實(shí)施診斷，而謝春麗等提出了信息融合的方法[9]。在國際上，KunMo 等[10]提出了動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)核動(dòng)力裝置瞬態(tài)實(shí)施故障診斷的方法，Jinkyun 等[11]較早提出了核動(dòng)力裝置診斷系統(tǒng)框架的概念，而 Tae-Ho Woo 等[12]提出了基于層次分析法（AHP）的核動(dòng)力裝置運(yùn)行安全評(píng)估研究。近幾年來，基于多層流方法的核動(dòng)力系統(tǒng)故障診斷受到越來越多的重視，楊明等[13]將多層流的方法與核動(dòng)力裝置相結(jié)合，提出了基于多層流的核動(dòng)力裝置故障診斷的方法，而詹靜采用了基于多層流模型對(duì)核動(dòng)力裝置的可靠性進(jìn)行了研究[14]。縱觀當(dāng)前核動(dòng)力系統(tǒng)評(píng)估的技術(shù)發(fā)展，大量的研究還僅僅出于理論研究，沒有結(jié)合核動(dòng)力裝置運(yùn)行的實(shí)際狀態(tài)以及系統(tǒng)組成出發(fā)，層次分析法需要大量人為定義的中間層次，而多層流方法只能考慮按照能量流，物質(zhì)流的方向進(jìn)行建模，其他的智能算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能顯式表征系統(tǒng)信息間的邏輯關(guān)系。另外，當(dāng)前的診斷方法都無法評(píng)估動(dòng)態(tài)過程的運(yùn)行特征。

基于對(duì)核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行不確定性的現(xiàn)狀，本文提出了結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行不確定性評(píng)估的方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的搭建是基于運(yùn)行故障的因果關(guān)系，它既能顯式表現(xiàn)系統(tǒng)的關(guān)系，還可以考慮系統(tǒng)配置，運(yùn)行方式的不同，其比單一的多層流建模方法更為科學(xué)。另外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化與推理有一套完善的計(jì)算方法，可以有效對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)建模進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。此外，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程實(shí)施量化評(píng)估，這是其他方法所無法勝任的。

自從 1986 年 Pearl 提出概率圖網(wǎng)絡(luò)[15-16]的概念后，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)目前己應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如美國國家科學(xué)研究會(huì)研制的核電站狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)，美國通用電氣公司的 Auxiliary Turbine Diagnosis 工業(yè)故障診斷系統(tǒng)；美國航空航天局和 Rockwell 公司聯(lián)合研制的航天故障診斷系統(tǒng)等；微軟的主打產(chǎn)品 Windows2000 和 Office 系列等很多產(chǎn)品在很多方面融入了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等[17]。

而結(jié)合概率圖網(wǎng)絡(luò)對(duì)工程應(yīng)用中不確定性問題的診斷與評(píng)估已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。Jun Su-ha 提出了基于層次分析法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的安全特征分類的方法[18], 文獻(xiàn)[19- 20]以空間站為背景提出了搭建用于診斷的貝葉網(wǎng)絡(luò)。而 Hussian 采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)過程控制故障診斷的不確定性進(jìn)行了研究[21]。Xie S 采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)衛(wèi)星動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行了故障診斷[22]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)除了對(duì)它應(yīng)用的研究，還有大量的對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，學(xué)習(xí)方法的研究，如文獻(xiàn)[23-26]。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及復(fù)雜系統(tǒng)的概率計(jì)算對(duì)解決實(shí)際的工程問題有著很好的幫助作用。

4 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)評(píng)估研究方案及可行性分析

4.1 核動(dòng)力系統(tǒng)靜態(tài)設(shè)計(jì)狀態(tài)的失效評(píng)估方案

由于核動(dòng)力裝置動(dòng)力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估時(shí)，必須先確定系統(tǒng)故障傳播的架構(gòu)，根據(jù)核動(dòng)力系統(tǒng)的配置以及設(shè)計(jì)目標(biāo)設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)狀態(tài)下的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，然后分析各個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的失效概率，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)靜態(tài)設(shè)計(jì)失效評(píng)估。

以圖 1 所示的給水系統(tǒng)為例，按照系統(tǒng)的運(yùn)行控制方式設(shè)計(jì)單舷上水的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，如圖 3 所示。

圖 3 為給水系統(tǒng)設(shè)計(jì)狀態(tài)下基于故障傳播的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從圖 3 可見，當(dāng) e3 供電節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，對(duì)給水系統(tǒng)帶來的影響比單臺(tái)泵故障帶來的風(fēng)險(xiǎn)要大，而現(xiàn)在采用以物質(zhì)流、能量流的多層流建模方式對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)的故障診斷有一定缺陷，裝置的故障發(fā)生原因是多方面的，在實(shí)際運(yùn)行中就曾發(fā)生過由于控制電源喪失，導(dǎo)致控制器誤動(dòng)作，最終閥門全開，蒸汽泄漏的事故。所以，對(duì)于靜態(tài)以故障傳播方式建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，主要研究由于供電、控制、或者冗余設(shè)計(jì)帶來的系統(tǒng)運(yùn)行失效概率，而設(shè)計(jì)階段的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)先驗(yàn)概率都是非此即彼的兩值分布，靜態(tài)設(shè)計(jì)的評(píng)估主要是計(jì)算邊緣節(jié)點(diǎn)的失效概率，由此指導(dǎo)工程的維修與更換。對(duì)于運(yùn)行過程的評(píng)估是結(jié)合 FMEA 或者FTA 實(shí)施的。

4.2 結(jié)合 FMEA 的核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法

當(dāng)前面對(duì)的第 2 類問題就是評(píng)估核動(dòng)力系統(tǒng)在長期運(yùn)行中，由于設(shè)備疲勞、老化、管道腐蝕而帶來的系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，其僅僅考慮外部電氣設(shè)備或者弱電控制設(shè)備的故障概率（相比工藝系統(tǒng)，電子電氣設(shè)備更容易出現(xiàn)問題）帶來的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，而在實(shí)際的運(yùn)行中，泵、閥的狀態(tài)評(píng)估必須以泵閥實(shí)際運(yùn)行的狀態(tài)信息進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，而系統(tǒng)的運(yùn)行評(píng)估是結(jié)合 FMEA 搭建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估是核動(dòng)力系統(tǒng)評(píng)估最核心的內(nèi)容，對(duì)實(shí)際裝置的運(yùn)行與診斷有著很好的輔助作用。其具體技術(shù)線路如圖 4 所示。

在裝置的實(shí)際運(yùn)行中，任何評(píng)估計(jì)算的落腳點(diǎn)都是系統(tǒng)運(yùn)行中的各個(gè)參數(shù)，所以，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)估關(guān)鍵之處有 3 點(diǎn)，一是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，這個(gè)是由系統(tǒng)設(shè)計(jì)或者運(yùn)行規(guī)范確定的，二是各種故障的量化分析，即是用于計(jì)算貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的邊緣概率，三是各種故障對(duì)上層設(shè)備的條件概率。如給水泵的冷卻水喪失會(huì)帶來給水泵定子溫度升高，但是不一定會(huì)導(dǎo)致給水泵功能喪失。先驗(yàn)概率是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算推理的基礎(chǔ)，也是難點(diǎn)之一。

4.3 基于 DBN 模型的動(dòng)態(tài)過程運(yùn)行評(píng)估

核動(dòng)力裝置復(fù)雜系統(tǒng)的評(píng)估技術(shù)分三大部分，靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)態(tài)運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)以及動(dòng)態(tài)時(shí)間網(wǎng)絡(luò)。由于核動(dòng)力裝置負(fù)荷變化大，現(xiàn)在尚沒有任何對(duì)于負(fù)荷變化過程評(píng)估診斷方法的應(yīng)用。所以針對(duì)此問題，可以利 用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（DBNs）對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行評(píng)估。

DBNs 是以概率論和影響圖為基礎(chǔ)，把傳統(tǒng)的靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型和隨時(shí)間變化的隱馬爾可夫模型相結(jié)合的動(dòng)態(tài)模型。既去除了靜態(tài)貝葉斯不能隨時(shí)間變化的缺陷，又去除了隱馬爾可夫模型只能通過觀察序列推測(cè)已有狀態(tài)、不能添加新狀態(tài)的缺陷，同時(shí)又保持了 2 個(gè)模型的優(yōu)點(diǎn)。

以上文描述的給水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程為例，圖 5 為給水過程的網(wǎng)絡(luò)時(shí)序圖，該模型首先是以蒸汽負(fù)荷、給水調(diào)節(jié)閥開度、給水泵轉(zhuǎn)速作為導(dǎo)致水位信號(hào)變化的事件組，同時(shí)在時(shí)序上有基于蒸汽負(fù)荷-給水調(diào)節(jié)，給水壓力-汽輪機(jī)轉(zhuǎn)速兩組事件，系統(tǒng)狀態(tài) 轉(zhuǎn)移的過程為蒸汽負(fù)荷-給水調(diào)節(jié)閥-給水泵轉(zhuǎn)速-水位。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)連續(xù)運(yùn)行的數(shù)據(jù)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的條件概率如P=P（Vt|Pt-1），以此作為全網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的基礎(chǔ)，當(dāng)發(fā)生蒸汽負(fù)荷下降而給水調(diào)節(jié)閥閥位卡閥時(shí)，給水調(diào)節(jié)閥評(píng)估的失效概率上升，由此計(jì)算最終導(dǎo)致水位上升的概率加大。

上述僅僅是通過給水過程為例簡單描述了 DBNs網(wǎng)絡(luò)對(duì)核動(dòng)力裝置復(fù)雜系統(tǒng)的評(píng)估方法，但是 DBNs的構(gòu)造以及計(jì)算有一套完整的理論與計(jì)算方法，各個(gè)節(jié)點(diǎn)邊緣概率分布以及節(jié)點(diǎn)間的條件概率分布都需要經(jīng)過計(jì)算驗(yàn)證，對(duì)核動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估的最后一項(xiàng)研究目標(biāo)就是將 DBNs 理論與核動(dòng)力裝置運(yùn)行緊密連接，用以評(píng)估核動(dòng)力裝置運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)運(yùn)行中可能發(fā)生的故障進(jìn)行提前預(yù)警，給操作員有足夠的操作時(shí)間進(jìn)行干預(yù)，畢竟現(xiàn)在采用的閾值越線報(bào)警都是后驗(yàn)型方法，當(dāng)發(fā)生報(bào)警時(shí)，系統(tǒng)的故障已經(jīng)發(fā)生。

5 結(jié)語

如上文所述，從信息交互角度，可將核動(dòng)力裝置的健康管理功能分成 7 個(gè)層次，分別為傳感器層、信號(hào)處理層、狀態(tài)監(jiān)控層、診斷層、健康評(píng)估層、決策支持層以及人機(jī)交互層，當(dāng)前核動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，缺乏的就是最難以量化的評(píng)估層，以及由此影響的決策支持層的研究。

本文所提出的不確定條件下核動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估是一個(gè)全新的領(lǐng)域，它已經(jīng)超越了單純的故障診斷的內(nèi)容，本文提出結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評(píng)估裝置運(yùn)行不確定性問題的解決方案，提出了解決核動(dòng)力系統(tǒng)評(píng)估三大問題的方案：靜態(tài)設(shè)計(jì)狀態(tài)的評(píng)估、穩(wěn)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)估以及動(dòng)態(tài)過程的狀態(tài)評(píng)估。采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其原因是它是處理復(fù)雜系統(tǒng)不確定性問題的有效手段，同時(shí)又能顯式表征系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)間的邏輯關(guān)系，其處理方法與結(jié)果更具有說服力。在后續(xù)的研究中，將會(huì)結(jié)合具體對(duì)象對(duì)核動(dòng)力系統(tǒng)的三大問題進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

[1]虞鎮(zhèn)國.核電站安全性的探討[J].能源工程, 1990: 21.

[2]王乃彥.核電站安全性分析[J].院士論壇, 2008, 24(6): 14

[3]陳濟(jì)東.大亞灣核電站PSA主報(bào)告[R].深圳: 廣東核電集團(tuán),2001.

[4]陳玲, 蔡琦, 蔡章生.船用核動(dòng)力系統(tǒng)技術(shù)狀態(tài)綜合評(píng)估模型研究.船海工程[J], 2006, 35(2): 22-24.

[5]陳玲, 蔡琦, 蔡章生.基于部分失效的潛艇核動(dòng)力系統(tǒng)技術(shù)狀態(tài)評(píng)估[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2006, 26(9): 141-144.

[6]張永發(fā), 童節(jié)娟, 蔡琪, 周羽.船舶核動(dòng)力裝置安全目標(biāo)的初步研宄[J].核科學(xué)與工程, 2011, 31(1): 55-56.

[7]劉永闊.核動(dòng)力裝置故障診斷智能技術(shù)的研究.哈爾濱工程大學(xué)博士學(xué)位論文[D], 2006.

[8]劉永闊, 夏虹, 謝春麗.智能故障診斷技術(shù)在核動(dòng)力裝置中的應(yīng)用研究.哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)[J].2007, 28(2), 241-246.

[9]XIE Chun-li, XIA Hong, LIU Yong-kuo.Data fusion method application to fault diagnosis of nuclear power plant[J].Journal of Marine Science and Applcation.2005, l(4): 30-33.

[10]KUN MO, SEUNGJUN LEE, POONG HYUNSEONG.A dynamic neural network aggregation model for transient diagnosis in nuclear power plants[J].Progress in Nuclear Energy, 2007, 30(3): 1-11.

[11]JINKYUN PARK, WONDEA JUNG.A study on the systematic framework to develop effective diagnosis procedures of nuclear power plants[J].Reliability Engineering and System Safety.2004, 84: 319-335.

[12]TAE-HO WOO, UN-CHUL LEE.Safeguard assessment in nuclear power plant operartions using analytic hierarchy process(AHP)and production function[J].Multi Science Publishing, 2011, 29(3): 337-356.

[13]YANG.M.Application of a semiotic analysis method based on multilevel flow models for real-time diagnosis system of PWR plant[C]//.2004 Annual Meeting of the Atomic Nuclear Society of Japan, 2004: 368.

[14]詹靜.基于多層流模型的可靠性分析方法在核動(dòng)力裝置中的應(yīng)用[D].哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué).2007.

[15]PEARL J.Fusion, propagation and structuring in belief Networks[J].Artificial Intelligence, 1986, 29: 241-288.

[16]JENSEN F V.Propagation in DAGs.Introduciton to Bayesian networks[M].London: UCL press, Manuscript in Progress, 2001.

[17]張曉丹.汽車發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中不確定性問題的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)解法[D].吉利: 東北大學(xué), 2005.

[18]JUN SU HA, POONG YYUN SEONG.A method for risk-informed safety significance categorization using the analytic hierarchy process and Bayesian belief networks[J], Reliability Engineering and System Safety, 2004, 83: 1-15.

[19]M.ROEMER, E.NWADIOGHU, G.BLOOR.Development of diagnostic and prognostic technologies for aerospace health management applications[C]//.In IEEE Aerospace Conference Proceedings, 2001, 6: 193-202.

[20]PRZYTULA K W, THOMPSON D.Construction of Bayesian networks for diagnostics[C]//.Aerospace Conference Proceedings.IEEE, 2000, 5: 193-200.

[21]HUSSAIN S, HOSSEIN A, GABBAR H A.Tuning of fault semantic network using Bayesian theory for probabilistic fault diagnosis in process industry[C]//.International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE), 2013: 1677-1682.

[22]XIE S, PENG X, ZHONG X, et al.Fault diagnosis of the satellite power system based on the Bayesian network[C]//.Computer Science & Education (ICCSE), 8th International Conference on.IEEE, 2013: 1004-1008.

[23]SCUTARI M, BROGINI A.Bayesian network structure learning with permutation tests[J].Communications in Statistics-Theory and Methods, 2012, 41(16-17): 3233-3243.

[24]HECKERMAN D, GEIGER D, CHICKERING D M.Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data[J].Machine Learning, 1995, 20(3): 197-243.

[25]PENA J M, LOZANO J A, LARRANAGA P.An improved bayesian structural EM algorithm for learning Bayesian networks for clustering[J], Pattern Recognition Letters, 2000, 21(8): 779-786.

[26]KJRASULFF U B, MADSEN A L.Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis: A Guide to Construction and Analysis[M].Springer, 2012.

[27]石東昱.適合分布計(jì)算環(huán)境不確定性處理的概率圖模型若干問題研究[D].上海: 上海大學(xué), 2006.

[28]MILONE D H, GALLI J R, CANGIANO C A, et al.Automatic recognition of ingressive sounds of cattle based on hidden Markov models[J].Computers and Electronics in Agriculture, 2012, 87: 51-55.

[29]ALKHATEEB J H, PAUPLIN 0, REN J, et al.Performance of hidden Markov model and dynamic Bayesian network classifiers on handwritten Arabic word recognition[J].Knowledge-Based Systems, 2011, 24(5): 680-688.

[30]DOIJ E, CHEN C, PECHT M.A Bayesian Hidden Markov Model-based approach for anomaly detection in electronic systems[C]//.In: Proceedings of the 34th IEEE Aerospace Conference, Big Sky MT, USA: 2013, 1-10.

[31]TORABIAN ESFAHANI M, VAHIDI B.A new stochastic model of electric arc furnace based on hidden Markov model: A study of its effects on the power system[J].IEEE Transactions on Power Delivery, 2012, 27(4): 1893-1901.

[32]GEORGOULAS G, MUSTAFA M O, TSOUMAS I P, et al.Principal Component Analysis of the start-up transient and Hidden Markov Modeling for broken rotor bar fault diagnosis in asynchronous machines[J].Expert Systems with Applications, 2013, 40(17): 7024-7033.

Research on state evaluation concerning operation uncertainty of nuclear power systems

TAI Yun1, YAN Bing1, SUN Jian-hua1, XIE Bao-wei2
(1.Wuhan Second Ship Design and Research Institute, Wuhan 430064, China; 2.Bohai Ship Campany of CSIC, Huludao 125000, China)

In view of the special requirements of marine nuclear power plant environment and operational status, which has been beyond the concept of nuclear security design framework, we should strengthen its safety assessment of operational status.Due to some problems such as load changing rapidly, various combined status of the equipment, and more uncertainty of the data and health status, therefore, this research proposes to assess the safety of nuclear power systems based on the uncertainty method.Relying on some operating experience, as well as FMEA operational data tables, expert knowledge, combined probability graph theory which is suitable for resolving uncertainty, the research aims to build the Bayesian networks of nuclear power system, based on the calculating and processing method of Bayesian networks, analyzes and predicts the security state on design condition, steady state of operation and dynamic process for Nuclear Power System, in order to fetch up the missing link of health management.

nuclear power plant；state evaluation；system uncertainty；Bayesian networks

U664.15

：A

1672-7619(2017)01-0079-06doi：10.3404/j.issn.1672-7619.2017.01.016

2016-03-29；

: 2016-07-26

邰云(1981-)，男，博士，高級(jí)工程師。主要從事核動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)、研發(fā)工作。