[发明专利]核电汽轮机系统故障预警方法及系统

说明书

本发明涉及了一种核电汽轮机系统故障预警方法及系统，该核电汽轮机系统故障预警方法包括：获取实时采集的汽轮机的多个监测参数的信号数据，并分别对每个监测参数的信号数据进行处理，且根据处理后的多个监测参数的信号数据生成多维矩阵数据；将所述多维矩阵数据送入预先建立的状态预测模型，并根据所述状态预测模型的输出获取汽轮机下一时刻的参数预测信息；根据所述参数预测信息，实时输出状态预测结果；根据所述状态预测结果判断汽轮机是否出现异常，并在异常时生成故障预警信息。实施本发明的技术方案，可提前对汽轮机系统的劣化状态进行预警，而且，预测精度高、可靠性强。

技术领域

本发明涉及核电领域，尤其涉及一种核电汽轮机系统故障预警方法及系统。

背景技术

汽轮机是将蒸汽的热能转换成机械能的蜗轮式机械，是核电厂重要设备之一，其运行状态直接影响电厂的经济性和安全性，对汽轮机系统的状态监测和故障预警一直被高度关注。如何提高汽轮机运行的稳定性和安全性，提升故障预测水平，是亟需解决和研究的问题。

汽轮机是高速旋转设备，它的转子和定子间隙很小，是既庞大又精密的设备。为保证汽轮机安全运行，核电站汽轮机系统均配有一套自动保护系统，以便在异常情况下发出警报，在危急情况下自动关闭主汽阀，使之停运。汽轮机保护系统由汽轮机仪表监视系统(TSI)、汽轮机危急遮断系统(ETS)和机械超速保护系统共同组成。其中，TSI负责对有关参数如振动、胀差、轴向位移等进行监测；ETS系统对监测参数或设备状态进行逻辑判断，发出跳闸指令；机械超速保护系统仅对转速形成保护。

目前，针对核电站汽轮机系统的故障报警系统只有实时的参数监测功能，或者简单的在线故障诊断功能，未发现真正提供故障预警、诊断和预测一体化，且具有通用性的智能监测服务。

上述技术方案的缺陷主要包括以下两点：

1)采取基于实时数据的简单的在线超阈值故障报警，在故障发生时或发生后发生报警，无法实现设备劣化状态的提前预警，导致只能采用事后维修方式和计划性检修结合，效率低、成本高且比较被动。

2)汽轮机结构复杂，属于多参数耦合复杂系统，现有的监测系统大多基于单一振动信号进行故障监测诊断，并不能很好地涵盖设备运行诸多类型的非振动故障，且建立的模型结构较简单，预测的可靠性、精度较差，很难反应设备的真实运行状态。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术存在的上述缺陷，提供一种核电汽轮机系统故障预警方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种核电汽轮机系统故障预警方法，包括：

数据处理步骤：获取实时采集的汽轮机的多个监测参数的信号数据，并分别对每个监测参数的信号数据进行处理，且根据处理后的多个监测参数的信号数据生成多维矩阵数据；

模型预测步骤：将所述多维矩阵数据送入预先建立的状态预测模型，并根据所述状态预测模型的输出获取汽轮机下一时刻的参数预测信息；

状态输出步骤：根据所述参数预测信息，实时输出状态预测结果；

异常判断步骤：根据所述状态预测结果判断汽轮机是否出现异常，并在异常时生成故障预警信息。

优选地，所述状态预测模型通过以下方式建立：

在训练时，对汽轮机的多个监测参数的信号数据分别进行处理，并根据处理后的多个监测参数的信号数据生成多维矩阵数据；

将所述多维矩阵数据作为样本数据，并将样本数据按预设比例拆分成训练样本数据、验证样本数据和测试样本数据；

构造径向基神经网络模型，并以径向基函数作为神经网络激活函数，及采用模糊C均值聚类算法确定各个神经元中心；