【摘 要】
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核主泵机械密封受结构限制而无法得到足够的监测信息,导致系统物理模型处于欠定义状态而无法求得定解,即不同部件（密封、节流盘管）的不同特性参数变化可能导致相近的监测结果无法区分。本文提出一种基于概率模型的分析算法,用于在机械密封运行中实时分析其健康状态、发生故障时及时报警并分析其原因。此方法以最大似然系统状态和故障事件概率两种形式给出分析结果。前者推算具有最大概率密度的密封、节流盘管特性参数,并重构系
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核主泵机械密封受结构限制而无法得到足够的监测信息,导致系统物理模型处于欠定义状态而无法求得定解,即不同部件（密封、节流盘管）的不同特性参数变化可能导致相近的监测结果无法区分。本文提出一种基于概率模型的分析算法,用于在机械密封运行中实时分析其健康状态、发生故障时及时报警并分析其原因。此方法以最大似然系统状态和故障事件概率两种形式给出分析结果。前者推算具有最大概率密度的密封、节流盘管特性参数,并重构系统状态;后者基于采样对用户关注的指定事件计算概率。采用某核电机组约1年时长的真实分压、流量数据对方法进行了检验,发现本文方法得到的结果与停机检修结论及真实监测所得的总低压泄漏量具有较好的一致性。这表明本文方法可有效对核主泵机械密封进行健康监测和故障溯源,具有较高的推广价值。
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