Research Progress of Hearth Monitoring and Fault Diagnosis for Reactor Critical Equipment
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摘要: 对反应堆关键设备开展健康监测与故障诊断技术的研究、开发及应用是反应堆安全、可靠、经济运行的重要保证，也是提升反应堆运行维护保障水平的关键环节。本文归纳了反应堆关键设备健康监测与故障诊断的基本概念，总结了反应堆设备健康监测的传感技术、监测技术和健康监测系统的研发现状，综述了基于机理模型、专家知识和数据挖掘的故障诊断技术研究现状，为了解、深化和拓展反应堆关键设备健康监测与故障诊断基础研究、技术研发和工程应用提供思路和方法借鉴。Abstract: The research, development and application of health monitoring and fault diagnosis technology for reactor critical equipment are important guarantee for the safe, reliable and economic operation of nuclear reactors, which also contribute to the improvement of operation and maintenance of nuclear reactors. In this paper, the basic concepts of equipment health monitoring and fault diagnosis are explained. The research status of sensor technology, monitoring technology and health monitoring system of reactor equipment health monitoring are summarized. Furthermore, the research status of fault diagnosis technology based on mechanism model, expert knowledge and data mining are summarized. The purpose of this paper is to provide ideas and methodological references for understanding, deepening, and expanding basic research, technology development, and engineering applications of equipment health monitoring and fault diagnosis.
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Key words:
- Reactor /
- Health monitoring /
- Fault diagnosis /
- Research progress
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图 1 设备健康监测与故障诊断流程图
Figure 1. Flow Chart of Equipment Hearth Monitoring and Fault Diagnosis
图 2 松脱部件监测原理图
S—加速度计灵敏度；m—松脱部件质量；a—撞击加速度；C—电荷转换系数；Q—电荷；v—碰撞初速度；V1、V2—输出电压
Figure 2. Schematic Diagram of Loosen Part Monitoring
图 3 堆内构件振动监测原理图
i—探测器输出直流；di—堆内构件振动引发的波动电流；c—直流放大倍数，表示该单元对电流进行了c倍放大；B—波动电流放大倍数
Figure 3. Schematic Diagram of In-reactor Component Vibration Monitoring
图 4 压力管道LBB前后表面声发射信号
Figure 4. Surface Acoustic Emission Signal after Pressure Pipeline Leak Before Break
图 6 基于机理模型的设备故障诊断流程图
Figure 6. Flow Chart of Equipment Fault Diagnosis Based on Mechanism Model
图 8 燃料组件压紧弹簧刚度减小对吊篮梁型振动频率的影响
Figure 8. Effect of Stiffness Decrease of Fuel Assembly Compressive Spring on the Vibration Frequency of Core Barrel
图 9 基于专家知识的设备故障诊断流程示意图
Figure 9. Flow Chart of Equipment Fault Diagnosis Based on Expert Knowledge
图 10 CRDM正常与滚轮磨损故障下的峰态因数对比
Figure 10. Comparison Kurtosis between Normal State and Roller Wear Fault
图 11 基于数据挖掘方法进行设备故障诊断流程图
Figure 11. Flow Chart of Equipment Fault Diagnosis Based on Data Mining
表 1 研制的高温耐辐射传感器主要性能指标
Table 1. Main Performance Indicators of the Developed High Temperature and Radiation Resistant Sensor
传感器名称 最高工作
温度/℃γ射线剂
量/Gy频率/
Hz灵敏度 宽频加速度计 485 3×106 5~10000 >10 pC/g 高灵敏加速度计 400 3×106 5~3000 >50 pC/g 压电速度传感器 485 3×106 5~2000 >5 mV/(mm·s−1) 磁电速度传感器 150 1×106 ~2000 >20 mm/s 声发射传感器 450 1×106 50~260000 >−71 dB(V/μbar)① 压力脉动传感器 400 1×106 5~100 >62 pC/bar 相对位移传感器 90 4.4×104 ~200 静态50 mm
动态0.5 mm电涡流位移传感器 120 1×106 10~1000 2 mm 中低频信号适调器 100 4.4×104 ~20000 1 mV/pC
10 mV/pC超声信号适调器 125 4.4×104 ~300000 40 dB 注：①dB是V/μbar的对数；1 bar=105Pa；g 为重力加速度 
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表 2 旋转机械潜在故障的典型特征
Table 2. Typical Characteristics of Potential Fault of Rotating Machinery
故障类型 振动频率 方向 附注 转动件不平衡 1倍转频 径向 最常见设备振动过大 不对中和轴弯曲 通常1倍转频，经常2倍转频，有时3倍转频和4倍转频 径向和轴向 第二常见故障 磨损 1倍转频及可能更高倍数转频 径向 常见设备振动过大 滑动轴承在轴承座上松动 轴转频的次谐波，即 1/2转频或1/3 转频 主要径向 如涡轮机 滑动轴承水膜涡动或抖动 小于1/2转频 主要涡旋向的径向 立式和卧式设备 滞后涡动 轴临界转频 主要径向 转速较高、通过轴临界转频时被激励的振动 机械松动 2倍转频，不平衡旋转时则1倍转频 径向和轴向 包括松动的止推轴承 电致振动 1倍转频或1倍转频与2倍转频 径向和轴向 切断电源时应该消失 轴位置变化 所有频率 径向和轴向 表示轴承荷载的变化、外力和操作干扰
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