CN109214595A - 基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于核电厂设备可靠性技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法，目的是通过主泵运行状态数据的相互关联和分析，实现核电厂主泵三级密封故障的预测，便于电厂开展状态维修。并将核电厂设备维修方式从全部进行预防性维修向部分设备进行基于设备的状态进行维修的方向进行改进。通过新的诊断和测试可以给出准确的缺陷定位和阀门状态趋势分析，阀门的性能主要通过阀门诊断来判断，大大减少了阀门解体频度，节约了大量物资及人力成本。采用本发明所述的方法，为制定设备故障应对措施提供了充分的时间裕度，避免电厂遭受不必要的损失。
Description
技术领域
本发明属于核电厂设备可靠性技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法。
背景技术
反应堆冷却剂泵(以下简称主泵)是核电站的重要设备，其安装在反应堆内，主要功能是将反应堆冷却剂进行升压，克服冷却剂在压力容器、蒸汽发生器以及主管路中动的阻力，保证反应堆冷却剂在一回路中不断地循环流动，将核裂变产生的热量，通过冷却剂送至蒸汽发生器。目前国内核电厂的主泵大多采用的是轴封泵，其三级机械密封组件是主泵的重要部件之一，由于机械磨损这一不可避免的问题，也是主泵中最容易损坏的部件。反应堆运行期间，如果主泵机械密封出现降级或失效，电厂只能停堆对其进行维修，这不仅会给电厂带来很大的经济损失，对反应堆的安全运行也不利。目前，国内核电厂仅能针对主泵机械密封泄漏率进行阈值报警，采用这种单点孤立阈值报警的方法无法及早发现设备隐性异常和设备性能劣化的细微变化，待报警出现，设备已然处于故障状态。而且设备维护仅靠采取周期性的预防性维修手段来避免故障的发生，无法做到“应修则修”，无形中增加了电厂的运营成本。
现今，传感器技术应用广泛，核电厂主泵运行状态的监测参数也很丰富。但却没有一种技术能综合利用这些状态参数，使海量的数据相互关联并通过分析手段，来预测机械密封故障的发生，使电厂及早采取应对措施，避免损失。
发明内容
本发明的目的是通过主泵运行状态数据的相互关联和分析，实现核电厂主泵三级密封故障的预测，便于电厂开展状态维修。
本发明是这样实现的：
一种基于大数据分析技术的核电厂主泵三级密封故障预测方法，包括以下步骤：
步骤一：建立主泵三级密封故障预警的业务模型；
步骤二：比较主泵的运行实测参数与业务模型输出的变量虚值，捕获异常数据；
步骤三：将捕获的异常数据与设备历史故障特征参数数据进行比对，完成故障的预测；通过与故障模式表征参数数据的对比，获知设备的故障模式；并通过故障预测算法来预测故障可能发生的时间点；这种预测算法通过分析问题测点的报警事件数列整体趋势特点，从中挖掘出该数据序列随时间变化而变化的规律，这些规律包括长期发展趋势规律、周期波动规律、不规则变动规律，针对这些规律获取这些模式的对应数学模型，长期发展趋势模型采用线性模型、周期波动模型采用正余弦模型、不规则变动模型采用高斯白噪声模型，去综合预测该测点将来运行的状态。
如上所述的步骤一按照以下步骤进行：
步骤1.1，测点的选择；根据运行经验分析，给出建模测点，共16个，具体测点见表1所示；
表1构建主泵业务模型的参数类型
步骤1.2，进行数据选择；在历年的运行状态数据中，观察测点数据曲线，截取最近三年的数据作为建模数据；
步骤1.3，进行测点相关性分析；该步骤对监测设备任意两个不同测点数据之间是否存在相关关系，以及何种关系作出判断；采用协方差数值作为测点相关性判断的依据；其数学模型可以表达为：
16个测点的相关性分析结果如表2所示：
表2测点相关性分析结果
步骤1.4，进行数据筛选；这一步骤是对建模数据进行二次清洗，确认设备非正常运行的数据，该数据又可分为不正确数据和设备异常状态的运行数据；可利用的工具包括趋势筛选、规则筛选和散点筛选；其中趋势筛选是直接在数据的曲线图中通过观察找出非正常运行的数据；规则筛选是通过设定某些数据条件，如某个时间段、某个数据范围等，来确定非正常运行的数据；散点筛选则是对任意两个测点进行数据分析，获得线性函数关系和非线性函数关系；这种筛选方法是完成两个参数关系拟合后挑选出离群点，再通过测点趋势辅助判定该离群点数据是否为非正常运行数据，将不正确数据删除，并将设备异常状态的运行数据作为故障模式表征参数数据；
步骤1.5，进行参数配置；根据测点的相关性分析对测点的权重进行配置，如表3所示，最终16个测点的权重设定；以及对模型运行参数进行调整，如模型运行周期、计算周期和事件判定规则等；
表3 16个测点的权重设定
| 序号 | 测点 | 权重设定 |
| 1 | 循环水温度 | 0.3 |
| 2 | 泵X向轴位移 | 0.6 |
| 3 | 泵Y向轴位移 | 0.6 |
| 4 | 泵轴承壳振 | 0.8 |
| 5 | 轴封冷却水进口温度 | 0.3 |
| 6 | 轴封冷却水出口温度 | 0.7 |
| 7 | 第一级密封腔室压力 | 1 |
| 8 | 第二级密封腔室压力 | 1 |
| 9 | 第三级密封腔室压力 | 1 |
| 10 | 第一级密封压差 | 1 |
| 11 | 第二级密封压差 | 1 |
| 12 | 第三级密封压差 | 1 |
| 13 | 轴封注入流量 | 1 |
| 14 | 泵入口压力 | 0.8 |
| 15 | 泵出口压力 | 1 |
| 16 | 主泵转速 | 1 |
步骤1.6，进行模型训练；该步骤以经过筛选的历史数据对模型进行训练，采用聚类分析算法选取聚类中心作为回归模型训练集，训练阈值产生器，获取各测点参数的动态阈值；模型训练这一过程需要通过调整测点参数的权重，来提高模型输出的评估值曲线与历史实测参数曲线的拟合度；待动态阈值空间基本包络历史实测参数曲线，模型训练完毕。
如上所述的步骤二按照以下步骤进行：
步骤2.1，在中国核电的设备可靠性管理平台中运行业务模型，将主泵三级密封的实时状态参数数据代入模型中，输出各测点的评估值；
步骤2.2，将测点实时数据与模型输出的评估值进行比较，得到残差值；
步骤2.3，通过业务模型形成的残差阈值空间对获得的残差值进行实时监测；在残差阈值的基础上，设定状态报警的上下限，如表4所示；一旦非正常运行数据触发报警，系统自动捕获异常数据，形成事件日志；
表4残差上下限值及状态报警范围
如上所述的步骤三中，算法的三种数学模型可以表达为：
长期发展趋势模型：Y＝a*t+b
周期波动模型：Y＝a*sin(t)+b*cos(t)+c
高斯白噪声模型：Y＝N(u,g^2)
其中，Y为测点数据，a、b、c为规律性变量，t为时间变量。
本发明的有益效果是：
本发明所述的核电厂主泵三级密封故障的预测方法，是采用了大数据分析技术，对主泵处于运行状态中三级密封相关状态参数的历史数据加以分析利用，建立了主泵三级密封相关的业务模型。在设备实际运行当中，利用业务模型对状态参数测点实时数据进行处理，为每个测点输出一个正常运行状态的动态阈值空间，并与实测值进行比对，从而发现细微的非正常数据，再与业务模型当中历史故障数据相印证，从而达到故障预测的目的。采用这种方法，解决了传统的测点孤立阈值报警无法及早发现设备隐性异常或设备性能劣化趋势不明显的问题。而且可以帮助电厂设备工程师走出仅以单测点报警数据进行人工分析设备故障的困境，大大减轻了设备工程师的工作压力，同时可以提醒设备工程师及早关注设备的劣化情况，为制定设备故障应对措施提供了充分的时间裕度，避免电厂遭受不必要的损失。
附图说明
图1是本发明的基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法的主泵三级密封运行状态业务模型建立的流程图；
图2是本发明的基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法的实现主泵三级密封故障预测的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行进一步描述。
如图1和图2所示，一种基于大数据分析技术的核电厂主泵三级密封故障预测方法，包括以下步骤：
步骤一：建立主泵三级密封故障预警的业务模型，业务模型的建立按照以下步骤进行。
步骤1.1，测点的选择。根据运行经验分析，给出建模测点，共16个，具体测点见表1所示。
表1构建主泵业务模型的参数类型
步骤1.2，进行数据选择。在历年的运行状态数据中，观察测点数据曲线，由于近三年的历史数据包含反应堆一个运行周期内全部工况的状态参数，具有典型性，故截取最近三年的数据作为建模数据。
步骤1.3，进行测点相关性分析。该步骤是依据统计学理论知识，对监测设备任意两个不同测点数据之间是否存在相关关系，以及何种关系作出判断。由于协方差特征能够体现两个测点随时间推移的相对变动程度和方向，故我们采用协方差数值作为测点相关性判断的依据。考虑到不同测点的数据量纲不同，协方差数值将采用两者的方差积进行归一化。故而相关系数有如下特点：一、相关系数数值大小在[0,1]之间，代表了两个测点之间线性相关程度的强弱；二、相关系数符号的正负，代表测点之间相关关系属于正相关还是负相关。其数学模型可以表达为：
16个测点的相关性分析结果如表2所示：
表2测点相关性分析结果
步骤1.4，进行数据筛选。这一步骤是对建模数据进行二次清洗，确认设备非正常运行的数据，该数据又可分为不正确数据(如测点损坏、网络传输异常等导致的错误数据)和设备异常状态的运行数据。可利用的工具包括趋势筛选、规则筛选和散点筛选。其中趋势筛选是直接在数据的曲线图中通过观察找出非正常运行的数据；规则筛选是通过设定某些数据条件，如某个时间段、某个数据范围等，来确定非正常运行的数据；散点筛选则是对任意两个测点进行数据分析，获得线性函数关系(一元一次、二次、三次)和非线性函数关系(如高斯、幂指数)。这种筛选方法是完成两个参数关系拟合后挑选出离群点，再通过测点趋势辅助判定该离群点数据是否为非正常运行数据，将不正确数据删除，并将设备异常状态的运行数据作为故障模式表征参数数据。
步骤1.5，进行参数配置。根据测点的相关性分析对测点的权重进行配置，如表3所示，最终16个测点的权重设定。以及对模型运行参数进行调整，如模型运行周期、计算周期和事件判定规则等。
表3 16个测点的权重设定
步骤1.6，进行模型训练。该步骤以经过筛选的历史数据对模型进行训练，采用聚类分析算法选取聚类中心作为回归模型训练集，训练阈值产生器，获取各测点参数的动态阈值。模型训练这一过程需要通过调整测点参数的权重，来提高模型输出的评估值曲线与历史实测参数曲线的拟合度。待动态阈值空间基本包络历史实测参数曲线，模型训练完毕。
以上六个步骤完成后，主泵三级密封运行状态业务模型便成功建模。
步骤二：比较主泵的运行实测参数与业务模型输出的变量虚值，捕获异常数据，按照以下步骤进行：
步骤2.1，在中国核电的设备可靠性管理平台(ERDB系统)中运行业务模型，将主泵三级密封的实时状态参数数据代入模型中，输出各测点的评估值。
步骤2.2，将测点实时数据与模型输出的评估值进行比较，得到残差值。
步骤2.3，通过业务模型形成的残差阈值空间对获得的残差值进行实时监测。在残差阈值的基础上，设定状态报警的上下限，如表4所示。一旦非正常运行数据触发报警，系统自动捕获异常数据，形成事件日志。
表4残差上下限值及状态报警范围
步骤三：将捕获的异常数据与设备历史故障特征参数数据进行比对，完成故障的预测。通过与故障模式表征参数数据的对比，获知设备的故障模式。并通过故障预测算法来预测故障可能发生的时间点。这种预测算法通过分析问题测点的报警事件数列整体趋势特点，从中挖掘出该数据序列随时间变化而变化的规律，这些规律包括长期发展趋势规律、周期波动规律、不规则变动规律，针对这些规律获取这些模式的对应数学模型(通常长期发展趋势模型采用线性模型，周期波动模型采用正余弦模型，不规则变动模型采用高斯白噪声模型)，去综合预测该测点将来运行的状态。算法的三种数学模型可以表达为：
长期发展趋势模型：Y＝a*t+b
周期波动模型：Y＝a*sin(t)+b*cos(t)+c
高斯白噪声模型：Y＝N(u,g^2)
其中，Y为测点数据，a、b、c为规律性变量，t为时间变量。
以上是利用主泵三级密封运行状态的业务模型，来实现故障预测的过程。
这种主泵三级密封故障的预测方法，核心技术在于通过故障相关状态参数的历史数据分析建立具体业务模型。由业务模型结合实时数据，输出一个动态阈值空间作为评估标准，从而获知设备性能劣化的细微变化，再利用业务模型中的历史故障模式表征参数与异常数据比对，指出可能的故障模式，并辅以业务模型中的历史故障变化趋势，预测出故障可能发生的时间，并形成预测趋势曲线。
上面结合实施例对本发明的实施方法作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明说明书中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。
Claims (4)
1.一种基于大数据分析技术的核电厂主泵三级密封故障预测方法，包括以下步骤：
步骤一：建立主泵三级密封故障预警的业务模型；
步骤二：比较主泵的运行实测参数与业务模型输出的变量虚值，捕获异常数据；
步骤三：将捕获的异常数据与设备历史故障特征参数数据进行比对，完成故障的预测；通过与故障模式表征参数数据的对比，获知设备的故障模式；并通过故障预测算法来预测故障可能发生的时间点；这种预测算法通过分析问题测点的报警事件数列整体趋势特点，从中挖掘出该数据序列随时间变化而变化的规律，这些规律包括长期发展趋势规律、周期波动规律、不规则变动规律，针对这些规律获取这些模式的对应数学模型，长期发展趋势模型采用线性模型、周期波动模型采用正余弦模型、不规则变动模型采用高斯白噪声模型，去综合预测该测点将来运行的状态。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术的核电厂主泵三级密封故障预测方法，其特征在于：所述的步骤一按照以下步骤进行：
步骤1.1，测点的选择；根据运行经验分析，给出建模测点，共16个，具体测点见表1所示；
表1构建主泵业务模型的参数类型
步骤1.2，进行数据选择；在历年的运行状态数据中，观察测点数据曲线，截取最近三年的数据作为建模数据；
步骤1.3，进行测点相关性分析；该步骤对监测设备任意两个不同测点数据之间是否存在相关关系，以及何种关系作出判断；采用协方差数值作为测点相关性判断的依据；其数学模型可以表达为：
16个测点的相关性分析结果如表2所示：
表2测点相关性分析结果
步骤1.4，进行数据筛选；这一步骤是对建模数据进行二次清洗，确认设备非正常运行的数据，该数据又可分为不正确数据和设备异常状态的运行数据；可利用的工具包括趋势筛选、规则筛选和散点筛选；其中趋势筛选是直接在数据的曲线图中通过观察找出非正常运行的数据；规则筛选是通过设定某些数据条件，如某个时间段、某个数据范围等，来确定非正常运行的数据；散点筛选则是对任意两个测点进行数据分析，获得线性函数关系和非线性函数关系；这种筛选方法是完成两个参数关系拟合后挑选出离群点，再通过测点趋势辅助判定该离群点数据是否为非正常运行数据，将不正确数据删除，并将设备异常状态的运行数据作为故障模式表征参数数据；
步骤1.5，进行参数配置；根据测点的相关性分析对测点的权重进行配置，如表3所示，最终16个测点的权重设定；以及对模型运行参数进行调整，如模型运行周期、计算周期和事件判定规则等；
表3 16个测点的权重设定
步骤1.6，进行模型训练；该步骤以经过筛选的历史数据对模型进行训练，采用聚类分析算法选取聚类中心作为回归模型训练集，训练阈值产生器，获取各测点参数的动态阈值；模型训练这一过程需要通过调整测点参数的权重，来提高模型输出的评估值曲线与历史实测参数曲线的拟合度；待动态阈值空间基本包络历史实测参数曲线，模型训练完毕。
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术的核电厂主泵三级密封故障预测方法，其特征在于：所述的步骤二按照以下步骤进行：
步骤2.1，在中国核电的设备可靠性管理平台中运行业务模型，将主泵三级密封的实时状态参数数据代入模型中，输出各测点的评估值；
步骤2.2，将测点实时数据与模型输出的评估值进行比较，得到残差值；
步骤2.3，通过业务模型形成的残差阈值空间对获得的残差值进行实时监测；在残差阈值的基础上，设定状态报警的上下限，如表4所示；一旦非正常运行数据触发报警，系统自动捕获异常数据，形成事件日志；
表4残差上下限值及状态报警范围
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析技术的核电厂主泵三级密封故障预测方法，其特征在于：所述的步骤三中，算法的三种数学模型可以表达为：
长期发展趋势模型：Y＝a*t+b
周期波动模型：Y＝a*sin(t)+b*cos(t)+c
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其中，Y为测点数据，a、b、c为规律性变量，t为时间变量。
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