1. 目的及意义

1.1 研究目的及意义

21世纪以来，世界上主要核电大国改善了核电站运营模式，增强了工程技术支持，核能发电量稳步增长，为解决人类能源危机提供了切实有效的措施，使得核电在当今电力市场中更具竞争力。中国作为能源大国，明确提出了核电发展的详细计划，预计到2020年我国核电的总装机容量要达到4000千瓦，建造中达1800万千瓦。核电站作为一个庞大的系统，其结构复杂，每个现代核电站往往多达100多个子系统，需要检测的系统和变量也越来越多，如何使工程技术人员在故障诊断技术的指导下能够快速地识别出核电站的不良运行状态，并采取正确的处置方法进行处理，从而保证核电站的经济性稳定运行已经成为当下亟待解决的问题。

核电厂厂用电系统作为核电站运行的重要组成部分，其主要包括直流和交流不间断系统。其中直流系统作为断路器的分闸、合闸回路，继电保护的控制、操作、信号和保护回路的工作电源。220V交流不间断电源（UPS）作为核电站计算机、通信系统以及安全保护设备必须的一种不间断、高可靠的电源，主要有以下几种工作模式：正常工作模式，电池工作模式，旁路工作模式和充电器工作模式。当市电供电正常时，有交流线路通过AC/DC整流电路、逆变器向负载供电，同时充当储能装置的充电设备。当交流电压欠压或失电时，UPS装置由蓄电池通过逆变器向负载供电，当负载恢复正常时系统自动恢复到正常工作模式，同时逆变器自动跟踪同步频率。直流和220V交流不间断电源的这一特性能够有效地保证核反应堆的安全运行。

逆变器乘除卡件对于电力线路的控制和保护具有重要的作用，它能够持续地监测线路的状态，并且在监测到不正常状态时启动保护，把故障从电力线路中隔离开来，以便使正常部分稳定运行，最大限度地降低仪器设备的损坏程度。同时逆变器乘除卡件作为UPS的核心部件，在稳定电压输出、降低波形的畸变率、提高功率因数、快速动态响应方面发挥着重要作用，能够为电源的长期稳定输出提供有力的保障。

现代化生产的核电站越来越趋于结构的复杂化，对单一系统系统的故障处理往往影响着整个核电站的正常运营。故障诊断技术就是在设备运行的情况下，实时地掌握设备的运行状况，根据对被检测对象所取得的信息进行处理，从而判断所诊断的对象是否处于故障或异常状态，并判断故障产生的原因。一般来说，故障诊断包括故障检测、故障辨别、故障预测三个部分。故障检测技术的发展能够有效地提高系统运行的可靠性和稳定性，从而使核电站获得更大的经济效益。

逆变器乘除卡件作为控制电路的核心部件，其可靠性关系到整个核电站乃至整个电力网络的稳定运行，若卡件出现故障或者误动作就会影响电力的正常供应，严重时会造成设备的损坏，甚至引起停机、停堆事故。通过对乘除卡件的故障诊断，能够有效地避免卡件对电力系统的影响。由于目前应用于核电站的乘除卡件大多依靠进口，同时也面临着订货时间周期长，价格昂贵等问题，所以对控制卡件原理分析、关键技术研究、仿真模型搭建显得十分重要。

1.2 国外研究现状

故障诊断技术国外起源于19世纪末20世纪初，主要经历了原始阶段、设备诊断技术、智能化诊断技术阶段发展至今，总的来说，目前这方面的研究还不是很完善，仍然需要大批各领域的专家相互合作，才能推动其发展。

原始阶段的设备相对简单，维修人员主要靠感觉器官、简单仪表和个人经验从事故障的诊断和排除工作，即为传统的诊断技术。后来随着动力机械设备愈来愈趋向于精密化、复杂化、系统化和自动化，设备在现代故障诊断过程中的作用和影响越来越大，生产的主体逐渐由人向设备进行过渡，但机器运行中所产生的故障无法避免，同时也造成了巨大的经济损失。例如，1979年3月28日美国三喱岛核电站因为接连多次的操作失误及设备故障，导致核反应堆堆内失水，造成大面积的核泄漏。1984年4月前苏联切尔诺贝利核电站四号机组发生严重的振动造成核泄漏，导致2000多人死亡，直接经济损失达30亿美元。这些一系列严重的或灾难性事件的发生，迫使人们在机器设备的故障诊断方面进行了大量的研究，形成了机器设备、工程结构和工艺过程的故障诊断这一新型的研究领域。近几十年来，由于工程中要经常对一些多故障、多过程、多突发性故障以及对庞大复杂的工程系统进行监测和诊断，现有的模式识别、信号处理技术具有很大的局限性，迫使人们深入地系统研究智能仪器系统，随着计算机技术、人工智能技术的快速发展，各种智能系统应运而生，现代核电站故障诊断技术进入了全新的发展阶段，特别是以神经网络和专家系统为代表的智能诊断技术取得了巨大的经济效益。神经网络智能诊断技术具有良好的非线性映射能力能够避开复杂的参数估计过程，通过自学过程去解决一系列不能用函数表达的分类和回归预测问题，其中的Kolmogorov连续性定理能够在数学上保证预测的可行性。专家系统作为人工智能的另一个分支，具有保存知识和积累相关经验以解决未来问题的能力，可以疏解专家缺乏和取代部分专家的能力，因此，专家系统在故障诊断领域具有很大的发展空间。与此同时，在核电领域也出现了各种类型的故障诊断其软件：

（1）西欧工程的诊断系统。早期的诊断采用基于模型的方法，通过将实际测量的信号与预先建立的数学模型计算值进行对比来确定故障发生的位置，同时诊断进一步采用了基于知识的技术，可以识别设备失效等典型事件，另外该故障诊断系统的原型DISKET为一基于规则的专家系统，能够将故障发生过程中的各种信息进行比较。

（2）美国阿贡国家实验室的ProDIAG系统是一种基于功能和部件的诊断方法，采用两级结构，同时结合物理原理对系统中较大范围内的各种参数进行平衡性检测判断，从而判断故障发生的部位。

（3）德国反应堆安安全研究所开发的故障早期诊断系统，利用傅里叶变化和相关技术对反应堆内的振动信号和噪音信号进行监测和分析以诊断故障，从而确定部件的状态。