动态不确定因果图在复杂系统故障诊断中的应用

"动态不确定因果图用于复杂系统故障诊断" 本文主要探讨了在复杂系统，特别是核电站故障诊断中应用动态不确定因果图（Dynamic Uncertainty Causal Graph, DUCG）的方法。DUCG是一种高级的故障诊断工具，它在处理系统中的不确定性、动态变化和复杂交互关系方面具有显著优势。在商用核电站的运营中，确保反应堆的安全稳定运行至关重要。当发生故障时，快速、准确地识别并处理故障对于避免事故升级和保障人员及环境安全有着决定性作用。 DUCG理论方法的核心在于它能够捕捉系统的动态行为和不确定性因素，通过建立因果关系网络来表示系统的状态变化和可能的故障模式。在DUCG中，节点代表系统中的事件或状态，边则表示这些事件或状态之间的因果关系。不确定性体现在边的权重上，这些权重可以反映出不同条件下的概率分布，使得在面对复杂多变的工况时，DUCG仍能提供可靠的故障诊断信息。 具体到核电站的故障诊断应用，研究者以中国广核集团有限公司的宁德核电站1号机组CPR1000为实例，构建了8种典型的二回路故障模型。通过对这些模型进行DUCG分析，能够预测故障的发展趋势，并在实际故障发生时提供快速的诊断决策支持。同时，通过在全配置仿真系统中进行20次实际测试，验证了DUCG方法在故障诊断中的准确性和效率。 测试结果证明，DUCG方法在核电站的故障诊断中表现出高精度、快速响应和高效处理的特点。这不仅有助于操作员及时识别问题，还有利于制定和执行恰当的应对策略，从而提高核电站的安全性和可靠性。此外，该方法的普适性意味着它也可以应用于其他类型的复杂系统故障诊断，如工业自动化系统、航空航天设备等。 关键词：动态不确定因果图；复杂系统；故障诊断 中图分类号：TL361 文献标志码：A 文章编号：1000-0054（2016）05-0530-08 DOI：10.16511/j.khiqh.d 这项研究是基于国家自然科学基金资助项目（61273330, 61402266）的成果，展示了在实际工程环境中应用理论方法解决实际问题的成功案例，对提升复杂系统故障诊断的理论和技术水平具有重要价值。