Диагностика привода системы управления и защиты реакторной установки

Привод системы управления и защиты (СУЗ) реактора является системой нормальной эксплуатации, важной для безопасности. Неисправности приводов СУЗ типа АРК зачастую являются исходными событиями для аварий, приводящих к несанкционированным простоям. Существующие в настоящее время штатные методики контроля параметров СУЗ не позволяют производить достоверную оценку состояния приводов. В настоящей работе предлагается реализовать подход, обеспечивающий повышение чувствительности при распознавании состояний приводов СУЗ АРК, за счет обработки исходных сигналов, которые представляют собой виброакустические сигналы, зарегистрированные на крышке верхнего блока реакторной установки ВВЭР. Предложена процедура обработки диагностических сигналов с использованием анализа сингулярного спектра. Предлагаемый подход отличается от известных наличием процедуры масштабирования, которая реализуется путем умножения матриц собственных значений на ганкелизованные матрицы исходных данных. За счет масштабирования обеспечивается необходимое повышение чувствительности. Предполагаемое повышение чувствительности основано на том, что собственные значения отображают структуру сигналов, которая существенно меняется под воздействием дефекта. Предложенным способом обрабатывались виброакустические сигналы, зарегистрированные на крышке верхнего блока реакторной установки ВВЭР. Экспериментальные исследования проводились на испытательном стенде. Результаты обработки экспериментальных данных говорят о высоком качестве диагностирования. Наглядно подтвердилась гипотеза о том, что различие структуры диагностических сигналов исправного и неисправного оборудования может проявляться в собственных значениях ганкельных матриц сигналов. Предлагаемый в статье подход к обработке диагностических сигналов легко поддается автоматизации и может быть внедрен при разработке системы диагностики привода СУЗ типа АРК

1. Поваров В.П., Федоров А.И., Витковский С.Л. Некоторые аспекты повторного продления срока эксплуатации реакторной установки с ВВЭР-440 на примере энергоблока № 4 Нововоронежской АЭС. Известия вузов. Ядерная энергетика. 2019;(2):91–104. https://doi.org/10.26583/npe.2019.2.08

2. International Atomic Energy Agency. Safety of Nuclear Power Plants: Design. IAEA Safety Standards Series No. SSR-2/1 (Rev. 1). IAEA, Vienna (2016) (accessed: 04.12.2022).

3. Maintaining the design integrity of nuclear installations throughout their operating life. INSAG-19. A report by the international nuclear safety advisory group. URL: https://wwwpub.iaea.org/MTCD/publications/PDF/Pub1178_web.pdf (accessed: 04.12.2022).

4. Mazzoletti M.A., Bossio G.R., de Angelo C.H., Espinoza-Trejo D.R. A model-based strategy for interturn short-circuit fault diagnosis in PMSM. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2017;(9):7218–7228. https://doi.org/10.1109/TIE.2017.2688973

5. Erd A., Stokłosa J. Main design guidelines for battery management systems for traction purposes. Proceedings of the XI International Scientific and Technical Conference Automotive Safety. 2018. Slovakia. https://doi.org/10.1109/AUTOSAFE.2018.8373345

6. Акимо В.И., Саубанов О.М., Харисов Р.М. и др. Разработка комплексного подхода к определению технического состояния насосно-компрессорного оборудования. Трубопроводный транспорт. Теория и практика. 2018;(5):18–25.

7. Caesarendra W., Tjahjowidodo T. A Review of Feature Extraction Methods in Vibration-Based Condition Monitoring and Its Application for Degradation Trend Estimation of Low-Speed Slew Bearing. Machines 2017. 5. 21.

8. Гаглоева, И.Э., Добаев А.З., Дедегкаева А.А. Разработка математической модели комплексной оценки состояния электроэнергетических объектов. Инженерный вестник Дона. 2013;(3). URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2013/1842 (дата обращения: 04.12.2022).

9. Чернов А.В., Абидова, Е.А., Хегай Л.С., Белоус М.А. Методика диагностирования состояния электромеханических приводов систем управления и защиты реакторной установки. Инженерный вестник Дона. 2017;(4). URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2017/4492 (дата обращения: 04.12.2022).

10. Golyandina N., Zhigljavsky A. Singular spectrum analysis for time series. SpringerBriefs in Statistics. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin / Heidelberg; 2020. ISBN 978-3-662-62435-7. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-62436-4

11. Zabalza J., Ren J., Wang Z., Marshall S., Wang J. Singular spectrum analysis for effective feature extraction in hyperspectral imaging, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2014;11(11):1886–1890. https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312754

12. Cava D.G, Palazzetti R., Trendafilova I., Fiorini C., Zucchelli A. Vibration-based delamination diagnosis and modelling for composite laminate plates. Composite Structures. 2015;(130):155–162. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2015.04.021