杨 光 钟小军

1 引言

一回路冷却剂系统作为防止裂变产物外泄的第二道屏障，可以保证堆芯的热量及时散出，防止对堆芯熔毁。要保证核电厂的正常运行，就要时刻保障冷却剂系统正常而高效的运行。所以，及时发现故障源并进行处理就变得非常重要［1～2］。

SDG通过定性因果模型将庞大的系统变量的逻辑关系用有向图的形式呈现出来［3］。然而传统的SDG诊断方法虽能快速发现故障源，并可以将传播路径完整的展现出来，但各个节点只能表示当前时刻的状态，即只能在“+”“-”或“0”三中选一［4］。SDG针对多故障同时发生的情况，辨别能力不强。尤其在故障数据没超过设定阈值的这段时间，SDG不能在核设备出现故障时进行诊断，因而造成不能及早发现故障的后果。利用QTA灵敏度高、隔离性好、算法复杂程度小的特点将SDG的种种不足加以弥补［5］。

所以，将SDG和QTA应用于一回路冷却剂系统早期诊断。在数据还在五级阈值内，但已超过三级阈值时，通过提取数据的定性趋势来判断数据是否有超过五级阈值的可能，尽可能在早期确定系统发生的故障。再通过基于节点的融合了SDG和QTA的相容规则反向推理，找到疑似的故障源及其传播路径。按着对疑似的故障源及传播路径计算可信度系数排序，最终确定全部真实的故障源［6］。这样就可以帮助控制台操作人员分析故障，辅助决策，提供准确、及时的服务，减轻操作人员的工作压力。

2 基于SDG-QTA的故障分析方法

传统SDG应用在核动力装置中变量之间关系繁杂，核电厂防护系统众多，对节点参数值调整幅度、频率不同，导致节点状态不定，容易漏掉真正的故障。……