基于模型的主泵智能狀態監測研究

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(蘇州熱工研究院有限公司，廣東 深圳 518026)

核電廠對于設備的狀態監測，常規做法是由運行人員定期進行巡盤監視，定期查詢重要參數的歷史曲線以發現設備可能存在的故障或異常，同時對設備的重要參數設置固定的閥值進行報警，一旦參數到達報警值，通過聲、光等方式提醒運行人員關注。這種傳統的監測方法簡單、經濟，可以滿足最基本的監測要求，一般情況下也不會出現設備的嚴重損壞。由于采用單一參數的固定閥值進行報警，信息源單一，狀態判斷難免出現不足，而且為了減少不必要的報警以及對運行人員的干擾，一般都會充分利用設計裕量，閥值的設置偏激進，也就是說等到閥值報警時，可能設備已經出現故障或異常。

另外，隨著設備管理新趨勢的發展，常規的計劃性維修已不能滿足電廠降本增效的內在要求，及時準確地在線監測設備狀態，將監測結果與設備維修結合管理，最終實現預測性維修。本文從狀態監測角度入手，提取核電站主泵設備多參數特征，利用聚類分析方法，建立主泵監測模型，提前對主泵運行偏離正常區間的情況發出預警，比單參數固定閾值的監測方法更能準確地識別主泵的狀態異常。

1 聚類算法簡介

聚類是指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的過程。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象“類似”，與其他簇中的對象“不類似”[1]，從而使同一個簇中對象的相似性最大，不同簇間對象相似性最小。對模型內各參數的關系進行辨識時，其實就是對多參數變量進行聚類的過程，通過聚類的方法，幫助用戶尋找數據間潛在的聯系，發現數據之間隱藏或者容易被忽略的信息，可以更為有效地發現數據的異常。

基于密度的聚類的關鍵思想是: 對于聚類中的每一個對象，在給定半徑的鄰域中至少要包含最小數目個對象，即鄰域的基數必須超過一個閾值[2]。系統采用基于密度的聚類算法，該算法可以聚類任意一組多參數變量，對數據輸入順序不敏感，通過簡單的參數調優，如數據集的多少、偏差的大小、簇的數目等，可以得到更為理想的聚類結果。

2 基于模型的監測方法及步驟

狀態監測是通過對表征設備狀態的數據進行比對、分析，判斷設備狀態發展的情況，確定設備是否存在故障或潛在異常[3]。基于模型的設備智能狀態監測方法，其基本思想是：用設備正常運行的數據聚類為一個模型，再去發現符合模型的數據對象，試圖將給定數據與某個數學模型達成最佳擬合[4]。當設備出現異常時，其動態特性發生改變，模型內各變量之間的關系發生變化，偏離正常范圍，無法被模型內各簇所覆蓋，變量的預測值或總體模型偏差會發生較大的改變[5]，從而發現設備潛在的異常，原理如圖1所示。

圖1 基于模型的狀態監測原理圖Fig.1 Schematic of model-based condition monitoring

本方法僅考慮利用設備正常運行數據，而不采用設備故障數據，即只判斷當前狀態與正樣本的差異，而忽略了負樣本，事實上就是利用異常檢測模型來對設備進行狀態監測[6]。該方法大大降低了建模的難度，操作起來也較為方便，實現過程大體可分為以下幾個步驟：工況識別與模型選取；數據處理與特征提取；關聯性分析及模型建立；參數設置及仿真試驗；模型發布及持續優化。具體的建模流程如圖2所示。

圖2 狀態監測建模流程Fig.2 Modeling process of condition monitoring

步驟1：工況識別與模型選取。

對設備進行基本的功能需求分析，識別設備的常見故障模式。基于設備現有的狀態監測數據，考慮設備運行工況及外在環境的變化，預想可能的建模需求。

步驟2：數據處理與特征提取。

采集設備運行時的歷史數據，考慮環境以及設備運行工況的變化，一般建議最少包含一年內的歷史數據。對數據進行預處理，去除異常工況數據。對數據進行合理性分析，利用設備正常運行工況的特征參數進行特征提取。

步驟3：關聯性分析及模型建立。

對數據進行關聯性分析，兩兩比較模型內各數據之間的關聯性，對數據進行合理的取舍，提升各數據之間的關聯性。由于各數據的量綱不同，且不同數據的絕對值相差很大，為能把各數據放在一起比較，可對各數據進行歸一化處理。各數據的關聯性程度，很大程度上影響模型的有效性，因此對于明顯沒有關聯性的數據，不參與最后模型的建立。如在某工況下，數據的變化可能明顯偏離模型的標準，需要設置過濾器，此工況下，退出模型的運行。

步驟4：參數設置及仿真試驗。

模型包含兩種類型的參數設置，一類是監測基本參數，如數據的變化率，數據的容錯占比，模型的運行周期等；另一類是監測預警參數，如模型整體偏差率，各變量的絕對偏差、相對偏差，各變量的上下限值等。參數設置后對模型進行仿真試驗，驗證模型是否滿足預期要求[7]，如參數設置不合理，對參數進行優化設置；如模型內缺乏相應的正常數據，對模型進行重訓；利用仿真結果持續優化模型設置。

步驟5：模型發布及持續優化。

確認設備的實時在線數據正常后，即可發布模型進行狀態監測。在監測過程中，有可能出現新的情況或設備進行過維修，如果設備數據是正常或可接受的，由于模型里面沒有包含相應的歷史數據，必要時需對模型進行重訓，減少模型的誤報率，提高準確性。

3 主泵監測模型建立

3.1 主泵簡介

核島中使用的主循環泵又稱冷卻劑泵，簡稱主泵。其主要功能是克服冷卻劑在一回路系統中所遇到的各種阻力，推動冷卻劑以一定的流量通過反應堆堆芯，保證冷卻劑在一回路內的循環流動，連續不斷地把堆芯核燃料裂變釋放的熱能通過蒸發器傳送到二回路[8]。主泵主要包括泵體、6 kV電機、軸封系統、冷卻系統、測量與保護裝置等。

3.2 主泵模型劃分

主泵是一個多元的復雜系統，影響主泵運行狀態的因素較多，他們從不同方面、不同程度上反映了主泵的運行狀態。從橫向看，監測的參數類型較多，如電流、溫度、流量、振動等；從縱向看，各監測參數不是孤立的點，而是隨著時間變化的連續變量。由于諸多因素具有極強的不確定性和模糊性，各測量變量也不可避免地存在誤差[9]，使得不能僅依賴單一的模型來對主泵進行狀態監測。基于主泵現有的監測參數，結合對各變量之間的關聯性分析，考慮將主泵狀態監測大致分為以下五個模型：位移和振動監測、電機溫度監測、軸承溫度監測、軸封監測、給水能力監測，下文分別對各模型進行介紹。如此劃分關聯性強、功能明顯、實現簡便，監測較為全面，適用于類似轉動設備建模參考，如給水泵、凝結水泵、循環水泵等。

3.3 位移和振動監測模型

3.3.1 模型簡述

主泵軸系運行狀態的改變，可以從振動特征量的時域和頻域中提取信息，由于主泵軸偏移和振動信號只有遠傳低頻信號，而振動分析對于低頻信號具有一定的局限性[10]，因此模型的側重點不在于對振動信號本身進行特征分析。模型主要參考引起軸偏移和振動變化的相關變量，通過多變量的關聯性，預判軸偏移和振動信號的變化趨勢是否合理，盡早發現轉子或軸承可能出現的磨損、偏心、變形、損壞等異常。

3.3.2 模型變量及關聯性分析

位移和振動監測模型主要由以下相關變量作為輸入信號，分別為主泵電流、轉速、軸振動、軸偏移、軸封腔室溫度、軸封注入水流量、上充管線壓力。主泵由6 kV三相異步電機驅動，正常運行期間轉速信號在1 485～1 488 r/min，把轉速信號作為整個模型的過濾器信號，當轉速遠低于正常值時，如設置轉速低于1450 r/min，模型退出運行。軸振動、軸偏移為該模型主要的監測對象，如相關測點偏離正常范圍，模型觸發報警。加入電流信號，是由于電流信號表征主泵負載的變化，當核功率信號出現變化時，一回路平均溫度出現變化，資料表明，一回路冷卻劑溫度每降低10 ℃,其密度將增加3‰～4‰,同時黏度會增加1‰～2‰[11]，主泵的負載跟隨一回路冷卻劑密度出現變化，體現在主泵的電流出現明顯變化，負載變化導致軸系的綜合受力出現變化，從而引起軸振動或偏移的變化，在一回路大幅度升溫升壓或降溫降壓過程中，表現尤為明顯；加入軸封腔室溫度信號，是該溫度信號可以在一定程度上表征密封裝置以及對應部位軸的溫度變化，溫度的改變有可能導致密封裝置或者軸的輕微變形，有可能引起軸的偏心和振動，如圖3所示；加入軸封注入水流量信號，是由于軸封注入水的固有頻率與流速和質量有關，當軸封注入水流量變化時，其流速和質量出現變化，影響其固有頻率，進而影響主泵軸偏移、軸振動；加入上充管線壓力信號，是由于當化容泵切換或投切單雙孔板時，該信號變化較為明顯，反映了注入水壓力的變化，軸系的綜合受力可能出現變化，對軸振動或偏移有一定的影響。另外模型還考慮了兩個軸偏移信號之間的偏差，對兩個信號分別作差值和比值比較，當偏差大于正常值，觸發報警。

圖3 軸封腔室溫度與軸偏移的關聯示意圖Fig.3 Schematic of the relation between the shaft seal chamber temperature and axial offset

3.4 電機溫度監測模型

3.4.1 模型簡述

電機的狀態監測，大多是通過監測定子電流、線圈溫度、冷卻水溫度等相關變量的變化情況來實現。由于運行環境的變化，線圈溫度可能出現相應變化，對相關變量造成干擾，因此需考慮實際運行環境的變化，引入冷源變化的相關特征量，減少干擾源，提高相關變量信號特征的敏感性，盡早發現電機可能出現的冷源不足、絕緣低、匝間短路、相間短路等異常。

3.4.2 模型變量及關聯性分析

電機溫度監測模型主要由以下相關變量作為輸入信號，分別為主泵電流、一環路熱端溫度、電機線圈溫度、設備冷卻水溫度、安全殼房間溫度。正常運行時，主泵電流為570～580 A，隨著核功率下降，電流隨著主泵負載的增加而增大，用電流作為模型的過濾器信號，當信號遠離正常運行范圍時，如電流小于500 A或大于650 A，模型停止運行。電機線圈溫度為該模型的主要監測對象，如相關測點偏離正常范圍，模型觸發報警。加入一環路熱端溫度信號，是由于該信號可以間接反映一回路冷卻劑密度的變化，而一回路冷卻劑密度的變化會導致主泵負載的變化，主泵負載的變化最明顯的表現為電流出現變化，電流的變化會導致電機線圈發熱量出現變化，表現在電機線圈溫度出現變化；加入設備冷卻水溫度信號，是由于該信號可以反映冷源的變化，當冷卻水溫度降低時，冷卻能力加強，在發熱量不變的情況下，電機線圈溫度會逐漸穩定在新的平衡點；加入安全殼房間溫度信號，是由于該信號可以反映主泵周邊環境溫度的變化，對電機線圈溫度變化有一定的影響。

3.5 軸承溫度監測模型

3.5.1 模型簡述

主泵軸承狀態監測，除了從振動特征量的時域中提取信息，還可以從軸承溫度特征量的時域中提取信息。然而，由于溫度具有熱慣性特性，變化緩慢，易受到外界環境因素影響[10]，因此需要考慮引入外在環境以及主泵運行狀態改變的信息，提高軸承溫度特征量的靈敏性，確保在運行工況或冷源變化時，模型動態預警值隨之變化，盡早發現軸承可能出現的磨損、變形、損壞等異常。

3.5.2 模型變量及關聯性分析

軸承溫度監測模型主要由以下相關變量作為輸入信號，分別為主泵電流、上徑向軸承溫度、下徑向軸承溫度、推力軸承上部溫度、推力軸承下部溫度、設備冷卻水溫度、下徑向軸承冷卻水流量、安全殼房間溫度。與其他模型類似，用電流作為模型的過濾器信號，各軸承溫度為該模型的主要監測對象。加入電流信號，是由于該信號可以間接反映主泵負載的變化，而負載的變化很有可能導致各軸承溫度出現變化，由于軸承位置和功能各不相同，變化的方向和幅度也可能各不一樣；加入下徑向軸承冷卻水流量信號，是由于該信號可以在一定程度上反映下徑向軸承冷源的變化，在發熱量不變的情況下，冷卻水流量增加，下徑向軸承的油溫會降低，對應軸承溫度會逐漸穩定在新的平衡點；加入設備冷卻水溫度、安全殼房間溫度信號，是由于這兩個信號分別反映冷源和環境溫度的變化。

3.6 軸封監測模型

3.6.1 模型簡述

主泵軸封泄漏監測，可以將泄漏的冷卻劑收集或引導到某容器中實現定量的總泄漏量測定，也可以從1、2號軸封泄漏特征量的時域中提取信息。然而，由于1、2號軸封泄漏測量原理以及測量準確性的限制，有時流量數值并未真實反映實際流量的變化，此時可以通過相關變量來檢驗泄漏量是否真實變化，盡早發現軸封裝置可能出現的磨損、堵塞、變形、損壞等異常。

3.6.2 模型變量及關聯性分析

軸封監測模型主要由以下相關變量作為輸入信號，分別為主泵電流、主泵1號軸封壓差、軸封注入水溫度、軸封注入水流量、軸封腔室溫度、1號軸封泄漏量(窄量程)、1號軸封泄漏量(寬量程)、2號軸封泄漏量(窄量程)、2號軸封泄漏量(寬量程)、熱屏冷卻水流量。與其他模型類似，用電流作為模型的過濾器信號，各軸封泄漏量為該模型的主要監測對象，1號軸封是主軸封，2號軸封是1號軸封損壞時的備用軸封，正常運行時重點觀察泄漏量窄量程，超過窄量程范圍時，參考泄漏量寬量程。加入主泵1號軸封壓差信號，是由于該信號直接反映1號軸封裝置前后壓力的相對變化，在軸封注入水流量、一回路冷卻劑壓力穩定的情況下，可以間接反映軸封動靜間隙的相對變化，可以在一定程度上反映1號軸封泄漏量的變化是否合理，在一回路壓力較低的情況下，反映尤其明顯，且主泵運行時需保持最小壓差，以確保有足夠的張開力來保持動靜間隙；加入軸封注入水溫度信號，是由于軸封注入水溫度變化有可能會輕微影響軸封裝置的尺寸變化，軸封動靜間隙隨之出現相對變化，導致1號軸封泄漏量的變化；加入軸封注入水流量信號，是由于軸封注入水流量變化有可能導致1號軸封泄漏量變化，在軸封動靜間隙和一回路壓力穩定的情況下，如增加注入水流量，1號軸封泄漏量也會變大；加入軸封腔室溫度信號，是由于該信號可以直接反映腔室溫度的變化過程，其溫度改變同樣有可能導致軸封裝置的尺寸變化，腔室溫度出現大幅變化的原因較多，其中包括一回路冷卻劑從軸封處外漏；加入熱屏冷卻水流量信號，是由于熱屏冷卻水對軸封很重要，需對其重點監測，其作用是阻止一回路冷卻劑的熱量向泵的上部傳導，高壓軸封水正常時，熱屏起輔助作用，在軸封水中斷時，冷卻向上流動的一回路冷卻劑，防止泵軸承和軸封的損毀。

3.7 給水能力監測模型

3.7.1 模型簡述

主泵給水能力監測，主要是監測一回路冷卻劑循環流動的情況，從環路流量特征量的時域中提取信息，考慮冷卻劑密度變化對流量測量的影響，提高模型的靈敏性，盡早發現可能的循環流量異常、主泵出力不足等故障。

3.7.2 模型變量及關聯性分析

給水能力監測模型主要由以下相關變量作為輸入信號，分別為主泵電流、主泵轉速、環路流量、環路熱端溫度、余熱排出吸入管線壓力、一回路熱功率。與其他模型不同，用一回路熱功率作為模型的過濾器信號，當一回路熱功率小于30%，模型退出運行。環路流量為該模型的主要監測對象，流量低是反應堆的保護信號。加入主泵轉速信號，是由于該信號直接反映泵的運轉狀態，在一回路冷卻劑壓力穩定的情況下，轉速信號波動的區間很小，且轉速低作為停堆保護信號，需要重點關注；加入環路熱端溫度信號，是由于該信號可以反映一回路冷卻劑密度的變化，密度的變化會影響環路流量的測量，如果熱端溫度降低，一回路冷卻劑密度增大，環路流量測量值會變大；加入余熱排出吸入管線壓力信號，是由于該信號反映一回路壓力的變化，資料表明，一回路冷卻劑壓力每降低10 MPa，其密度就會減小4‰[11],正常情況下波動幅度很小，在一回路大幅度升溫升壓或降溫降壓過程中，壓力信號的變化，可能對流量測量產生較大影響。

4 模型調優

模型的建立是基于設備正常運行的歷史數據，對于保護系統來說，有時候需要做一些定期試驗，此時測量信號會出現相應變化，如果不對這些正常變化進行有效識別，模型很容易出現誤報警。以“軸封監測模型”為例，軸封注入水流量為相關變量，正常情況下，其參數較為穩定，一般在0.06 m3/h范圍內波動。當進行安全注入邏輯試驗時，由于相關閥門關閉導致軸封注入水流量出現明顯變化，對模型的正常監測產生較大的干擾，導致模型誤報警，如圖4所示。經過分析確認此擾動屬于設備正常運行過程中的一部分，其他相關變量也沒有明顯的異常，在模型調優的過程中，可以把這一部分擾動數據作為建模歷史數據，待下次再試驗時，如果相關變量和建模歷史數據沒有明顯的偏差，模型不會報警，如圖5所示。通過對設備定期試驗過程的準確分析和有效識別，持續對模型進行調優，可有效降低定期試驗對設備監測的干擾。

圖4 重訓前因定期試驗導致流量變化時出現報警Fig.4 Alarm appears when the flow rate changes due to regular test before retraining

圖5 重訓后因定期試驗導致流量變化時不再報警Fig.5 No alarm when the flow rate changes due to regular test after retraining

5 結束語

綜上所述，本文介紹的基于模型的智能狀態監測方法，可有效改善傳統基于單變量固定閥值監測方法的不足，充分利用多變量之間的關聯信息，采用基于密度的聚類算法提取設備正常狀態特征，降低信號測量誤差和噪聲等的干擾，通過比較設備當前狀態與模型的偏差，盡早發現設備可能存在的故障或狀態異常。通過歷史數據的仿真試驗，驗證該技術的切實有效，誤差是可接受的，預測的結果通過模型的優化可逐漸接近實際值，降低隨機因素的影響，降低誤報警的幾率，市場推廣前景廣闊。