[发明专利]基于大数据分析的核电厂主泵三级密封故障预测方法

摘要

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。

主权项

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。