CN112611309B - 一种控制棒位置精准测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种控制棒位置精准测量方法，包括以下步骤：捕捉控制棒动作信号；判断控制棒有动作时计算并记录每步动作后棒位探测器原边线圈电流、五组测量线圈电压及其修正值；自动判断全通道数据记录完成；记录结束后基于所记录的棒位探测器五组测量线圈电压修正数值进行测量模型计算；测量模型计算完成后以文件形式保存；自动运行测量模型，根据各组测量线圈感应电压信号进行控制棒位置精准测量。其有益效果在于：将棒位测量的分辨率由原来的8步提升至1步，大大提高了反应堆棒位测量准确度，不仅有利于反应堆操纵员对控制棒位置的精准把控，更有利于控制棒发生失步、滑步故障后的处理。

Description

一种控制棒位置精准测量方法

技术领域

本发明属于核电站控制棒位置测量技术领域，具体涉及一种控制棒位置精准测量方法。

背景技术

压水堆核电厂快速调节反应堆功率主要通过控制棒束的提升、下插来实现。棒束的提升、下插等控制操作由棒控系统指挥完成。然而，现有的棒控系统，其自身并未包含用于验证棒束控制命令是否已经正确执行的反馈机构。因此，需要设置棒位测量系统，通过棒位测量系统获得棒束实际位置、监视棒控系统的运行状况、完成控制棒束定位。

以秦山第二核电厂为例，其棒位测量系统核心设备包括33个棒位探测器，2个测量柜，1个处理柜和1个棒位显示屏(内含33个棒位显示模块)。棒位探测器位于安全壳内的反应堆顶部控制棒驱动机构之上，测量柜、分线柜位于电气厂房，处理柜位于连接厂房，棒位显示屏位于主控室。测量柜用于提供探测器原边线圈激磁电源，并对测量线圈感应电压信号进行整形，得到棒位格雷码信号，一方面送处理柜进行比较、处理，另一方面译成二进制码，经光电隔离后送主控室显示。

棒束控制组件及其驱动轴位于核反应堆高温高压环境中，对其位置的测量利用电磁感应原理，通过棒位探测器进行。现有的棒位探测器主要包括原边线圈、测量线圈、辅助线圈、线圈骨架、密封壳及外套管。

以秦山第二核电厂为例，棒位探测器全长为4006mm，内径154mm，外径300mm。原边线圈为一长螺线管，约2000匝，线径1.97mm，沿整个行程绕制。测量线圈和辅助线圈都是副边线圈，每个1700匝，宽2cm，线径0.23mm，与原边线圈共轴。原边线圈用于产生交变磁场，测量线圈用于形成棒位编码，辅助线圈用于原边电流调节。

驱动轴由磁性材料制造，而探测器密封壳、骨架、外套管以及探测器内的其他介质磁导率很低，这样测量线圈中有无驱动轴穿过感应出的电压相差很大，通过监测某一位置的测量线圈感应电压即可获知驱动轴顶端在其上面还是在其下面。只要设置足够数量的测量线圈，监测各线圈的感应电压信号，就可以大致确定驱动轴——控制棒的位置。

为了大致确定控制棒的位置，必须设置足够多数量的测量线圈。测量线圈的个数和间距要根据驱动轴行程的长度和希望达到的分辨率来确定。为了减少探测器与信号处理通道之间接线的数量，减少信号处理设备的数量，还必须对测量线圈进行分组。

以秦山第二核电厂为例，控制棒驱动轴每个机械步长度为15.875mm，全行程为228步。探测器分辨率为8步(127mm)，测量线圈31个，分成A、B、C、D、E五个组，整个测量行程为256机械步。测量线圈分组方式如下。

首先，如果在探测器测量行程的1/2高度处绕一测量线圈C1，通过监测其感应电压(有效值，以下同)V1，就可以得知棒位是在[0，128)区间还是[128，256)区间。

进一步，如果在1/4和3/4高度处绕制线圈C21、C22，通过监测C21的感应电压V21，就可以得知棒位是在[0，64)区间还是[64，128)区间；通过监测C22的感应电压V22，就可以得知棒位是在[128，192)区间还是[192，256)区间。

实际上，这三个线圈已经将整个测量行程分成长度相等的四个区间，通过监测这三个线圈的感应电压就可以得知棒位是在哪个区间；可以将感应电压高低和对应的棒位列成表1所示。

表1

如果将C21、C22反向串联成一组(称为C2)，因为V21、V22始终同相，所以C2输出电压V2＝|V21-V22|，感应电压高低和对应的棒位如表2所示。

表2

同样地，在1/8、3/8、5/8、7/8高度处再绕制C31、C32、C33、C34四个线圈，并将其依次正反串联成C3组，就可以将整个测量行程分成长度相等的8个区间，通过监测V1、V2、V3(＝|V31-V32+V33-V34|)三个电压，即可确定棒束位于哪个区间，测量分辨率达到32步。

再在1/16、3/16、5/16、7/16、9/16、11/16、13/16、15/16高度处绕制C41、C42、...、C48八个线圈，并将其依次正反串联成C4组，就可以将整个测量行程分成长度相等的16个区间，通过监测V1、V2、V3、V4(＝|V41-V42+V43...-V48|)四个电压，即可确定棒束位于哪个区间，测量分辨率达到16步。

再在1/32、3/32、5/32、...、31/32高度处绕制C51、C52、...、C516十六个线圈，并将其依次正反串联成C5组，就可以将整个测量行程分成长度相等的32个区间，通过监测V1、V2、V3、V4、V5(＝|V51-V52+V53...-V516|)五个电压，即可确定棒束位于哪个区间，测量分辨率达到8步。

通常将C1、C2、C3、C4、C5组分别称为E、D、C、B、A组，将线圈按照位置从低到高编号，则各组线圈编号为:

E组(第一组)线圈16

D组(第二组)线圈8 24

C组(第三组)线圈4 12 20 28

B组(第四组)线圈2 6 10 14 18 22 26 30

A组(第五组)线圈1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

棒位探测器各组测量线圈感应电压信号随控制棒升降行程发生变化，在棒位测量柜中对测量线圈感应电压进行处理，将处理后的电压与一个整形阈值电压进行比较，从而形成开关量的棒位码位。将各组测量线圈形成的开关量码位整合在一起即可得到表征控制棒位置的格雷码，如11001。

使用上述方法，其测量分辨率只能达到8步。由于测量分辨率的限制，一方面，反应堆操纵员无法确切、精准的掌握控制棒的位置，不利于他们对反应堆的把控；另一方面，当控制棒发生失步现象时(棒束位置与同组内其他棒束不一致)，想要将滑棒的控制棒恢复至正常位置，往往需要多次操作控制棒上下行，这不仅影响了机组发电功率，更是对反应堆的安全稳定运行造成了较大威胁。

发明内容

本发明根据现有技术状况，针对上述缺陷，提供一种控制棒位置精准测量方法，在棒位探测器不做任何改变的情况下，将控制棒位置的测量分辨率提高到1步，不仅有利于反应堆操纵员更好地把控反应堆运行，更有利于维修人员精准、快速地处理控制棒位置异常，提高了核电厂的安全性、可靠性和经济性。

本发明的技术方案如下：一种控制棒位置精准测量方法，包括以下步骤：

S1：捕捉控制棒动作信号；

S2：判断控制棒有动作时计算并记录每步动作后棒位探测器原边线圈电流、五组测量线圈电压及其修正值；

S3：自动判断全通道数据记录完成；

S4：记录结束后基于所记录的棒位探测器五组测量线圈电压修正数值进行测量模型计算；

S5：测量模型计算完成后以文件形式保存；

S6：自动运行测量模型，根据各组测量线圈感应电压信号进行控制棒位置精准测量。

所述的步骤S1具体为，捕捉控制棒动作信号实现方式为连续监测辅助线圈电压，当监测到连续两个周期辅助线圈电压发生显著变化时判定为控制棒动作已开始。

所述的步骤S2为，计算每步动作后棒位探测器原边线圈电流、辅助线圈电压、五组测量线圈电压的方法为：从辅助线圈电压波形中进一步判定控制棒动作方向、避开扰动窗口找到用于信号均值计算的时间窗口W，并计算时间窗口W内原边线圈电流平均值Ip、各组测量线圈电压平均值Ua、Ub、Uc、Ud、Ue，使用原边线圈电流平均值Ip计算各组测量线圈电压修正值Uax、Ubx、Ucx、Udx、Uex；计算完成后增加控制棒步数标记。

所述的步骤S3为，自动全通道数据记录完成的方法为:判断控制棒动作步数已完全覆盖5-225步上、下行程，或至少已覆盖5-225步一遍且离最近动作时间是否已超过30秒钟。

所述的步骤S4具体包括以下步骤：

S41：对各组测量线圈电压数据进行归一化处理，归一化公式如下：

S42：使用归一化后的数据训练多层神经网络或支持向量机模型，以支持向量机分类器示例，训练参数初始设置如下：

kernel＝“rbf”，gamma＝4800，C＝600

S43：使用特殊测试集确认模型在训练集上正确率达到100％并具有一定的泛化能力，如果不达标则根据测试结果返回S42调整参数后重新训练，达标后进入步骤5。

所述的步骤S6具体包括以下步骤：

S61：基于控制棒动作信号捕捉，避开扰动窗口对各组测量线圈实时电压数据进行提取；

S62：对提取出的各组测量线圈实时电压数据进行归一化处理；

S63：使用步骤S4给出的测量模型计算精准棒位；

S64：向本系统人机界面或其他系统输出精准棒位。

本发明的有益效果在于：在不改变目前主流棒位测量设备的情况下，通过支持向量机、神经网络等机器学习/深度学习技术的应用，将棒位测量的分辨率由原来的8步提升至1步，大大提高了反应堆棒位测量准确度，不仅有利于反应堆操纵员对控制棒位置的精准把控，更有利于控制棒发生失步、滑步故障后的处理。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本发明摒弃传统上以格雷码来表征控制棒位置的做法，在所述棒位测量柜的棒位测量信号处理装置中设置智能精测模块，所述智能精测模块具有棒位通道数据记录、测量模型计算、存储及运行功能，能够输出分辨率为1步的精准棒位。

一般地，核反应堆启动达到热停堆工况，需要进行棒位测量通道阈值整定时，通过按钮操作将所有测量通道转入自整定运行模式。所述智能精测模块在装置进入自整定运行模式后开始工作。

在自整定运行模式下，主控室反应堆操纵员对各子组控制棒进行提升插入操作，每个子组4束控制棒同时动作，从5步开始提升到一定高度(一般为堆顶)，然后插入回到5步。在此过程中智能精测模块自动捕捉各测量通道控制棒动作情况，计算棒位探测器输出信号，对其进行处理、记录。

本发明提供的一种控制棒位置精准测量方法，采用智能精测模块完成棒位通道数据记录、测量模型计算、存储及运行，包括以下步骤：

S1：智能捕捉控制棒动作信号

智能捕捉控制棒动作信号实现方式为:连续监测辅助线圈电压，当监测到连续两个周期辅助线圈电压发生显著变化时判定为控制棒动作已开始(显著变化优选判断准则定义为:记连续三个周期的最小值分别为U0、U1、U2，如果U2-U0>1.5V且U1-U0>1.5V则判定U0处为动作起点)。

S2：判断控制棒有动作时计算并记录每步动作后棒位探测器原边线圈电流、五组测量线圈电压及其修正值

计算每步动作后棒位探测器原边线圈电流、辅助线圈电压、五组测量线圈电压的方法为:从辅助线圈电压波形中进一步判定控制棒动作方向、避开扰动窗口找到可用于信号均值计算的时间窗口W，并计算时间窗口W内原边线圈电流平均值Ip、各组测量线圈电压平均值Ua、Ub、Uc、Ud、Ue，使用原边线圈电流平均值Ip计算各组测量线圈电压修正值Uax、Ubx、Ucx、Udx、Uex；计算完成后增加控制棒步数标记。

S3：自动判断全通道数据记录完成

自动全通道数据记录完成的方法为:判断控制棒动作步数已完全覆盖5-225步上、下行程，或至少已覆盖5-225步一遍(上、下行程数据均算在内)且离最近动作时间是否已超过30秒钟，如果是则转入步骤4开始测量模型计算。

S4：记录结束后基于所记录的棒位探测器五组测量线圈电压修正数值进行测量模型计算

具体包括以下步骤：

S41：对各组测量线圈电压数据进行归一化处理，归一化公式如下：

其中，Uax、Ubx、Ucx、Udx、Uex为各组测量线圈电压修正值，Ua’、Ub’、Uc’、Ud’、Ue’为归一化之后的值，以全行程各组电压修正值范围为参考进行归一化处理。

S42：使用归一化后的数据训练多层神经网络或支持向量机模型，以支持向量机分类器示例，训练参数初始设置如下：

kernel＝“rbf”，gamma＝4800，C＝600

其中，kernel＝“rbf”代表选择径向基函数核，gamma代表核系数，C代表正则化系数

S43：使用特殊测试集确认模型在训练集上正确率达到100％并具有一定的泛化能力，如果不达标则根据测试结果返回S42调整参数后重新训练，达标后进入步骤5。

S5：测量模型计算完成后以文件形式保存

S6：自动运行测量模型，根据各组测量线圈感应电压信号进行控制棒位置精准测量。

具体包含以下步骤：

S61：基于控制棒动作信号捕捉，避开扰动窗口对各组测量线圈实时电压数据进行提取；

S62：对提取出的各组测量线圈实时电压数据进行归一化处理；

S63：使用步骤S4给出的测量模型计算精准棒位；

S64：向本系统人机界面或其他系统输出精准棒位。

Claims (1)

1.一种控制棒位置精准测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：捕捉控制棒动作信号；

S2：判断控制棒有动作时计算并记录每步动作后棒位探测器原边线圈电流、五组测量线圈电压及其修正值；

S3：自动判断全通道数据记录完成；

S4：记录结束后基于所记录的棒位探测器五组测量线圈电压修正数值进行测量模型计算；

S5：测量模型计算完成后以文件形式保存；

S6：自动运行测量模型，根据各组测量线圈感应电压信号进行控制棒位置精准测量；

所述的步骤S1具体为，捕捉控制棒动作信号实现方式为连续监测辅助线圈电压，当监测到连续两个周期辅助线圈电压发生显著变化时判定为控制棒动作已开始；

所述的步骤S2为，计算每步动作后棒位探测器原边线圈电流、辅助线圈电压、五组测量线圈电压的方法为：从辅助线圈电压波形中进一步判定控制棒动作方向、避开扰动窗口找到用于信号均值计算的时间窗口W，并计算时间窗口W内原边线圈电流平均值Ip、各组测量线圈电压平均值Ua、Ub、Uc、Ud、Ue，使用原边线圈电流平均值Ip计算各组测量线圈电压修正值Uax、Ubx、Ucx、Udx、Uex；计算完成后增加控制棒步数标记；

所述的步骤S3为，自动全通道数据记录完成的方法为:判断控制棒动作步数已完全覆盖5-225步上、下行程，或至少已覆盖5-225步一遍且离最近动作时间是否已超过30秒钟；

所述的步骤S4具体包括以下步骤：

S41：对各组测量线圈电压数据进行归一化处理，归一化公式如下：

S42：使用归一化后的数据训练多层神经网络或支持向量机模型，以支持向量机分类器示例，训练参数初始设置如下：

kernel＝“rbf”，gamma＝4800，C＝600

S43：使用特殊测试集确认模型在训练集上正确率达到100％并具有一定的泛化能力，如果不达标则根据测试结果返回S42调整参数后重新训练，达标后进入步骤5；

所述的步骤S6具体包括以下步骤：

S61：基于控制棒动作信号捕捉，避开扰动窗口对各组测量线圈实时电压数据进行提取；

S62：对提取出的各组测量线圈实时电压数据进行归一化处理；

S63：使用步骤S4给出的测量模型计算精准棒位；

S64：向本系统人机界面或其他系统输出精准棒位。