摘要：由異常工況引發(fā)的雪崩式報(bào)警是困擾核電廠主控制室操縱員的一個(gè)主要問題。本文提出了一種基于多層流模型的系統(tǒng)功能建模方法，用于進(jìn)行智能化報(bào)警分析。該方法利用報(bào)警傳播對未被傳感器測量的功能狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行報(bào)警分類，從大量報(bào)警事件中識別結(jié)果性報(bào)警。結(jié)果性報(bào)警可以根據(jù)報(bào)警的優(yōu)先級和重要性進(jìn)行抑制，從而有效減少最終提示給操縱員的報(bào)警數(shù)量。

　　關(guān)鍵詞：報(bào)警系統(tǒng);過程建模;因果分析;核電廠

　　0引言

　　針對傳統(tǒng)報(bào)警系統(tǒng)的缺陷[1]，國際上已經(jīng)開發(fā)了許多先進(jìn)的報(bào)警處理技術(shù)[2-5]，其中最簡單的利用低通濾波技術(shù)消除參數(shù)在短時(shí)間內(nèi)振蕩進(jìn)入和超出額定工作范圍時(shí)產(chǎn)生的震蕩報(bào)警;另一種報(bào)警處理技術(shù)是邏輯濾波，用于減少干擾報(bào)警，邏輯濾波方法采用某種類型的邏輯，如電廠工況、參數(shù)的重要性或因果關(guān)系，而不是低通濾波所采用的信號本身的時(shí)間特性;第三種先進(jìn)的警報(bào)處理技術(shù)是報(bào)警優(yōu)先級排序，可以基于不同的準(zhǔn)則，例如響應(yīng)時(shí)間對電廠安全的威脅等。報(bào)警優(yōu)先級處理技術(shù)是從低層次信號或報(bào)警中推導(dǎo)出高層次報(bào)警，至少可以劃分為基于事件和基于模型兩種處理算法。基于事件的報(bào)警分析是通過一組特定的前提條件來識別特定的報(bào)警事件。

　　因此，無法提供對意外事件的支持，這被認(rèn)為是該技術(shù)的一個(gè)重要局限性。在基于模型的警報(bào)分析中，報(bào)警分析模型描述了在電廠正常運(yùn)行時(shí)必須保持的屬性，這些屬性在電廠運(yùn)行期間可能受到故障等異常事件的干擾，從而引發(fā)報(bào)警發(fā)生，對這些屬性進(jìn)行分析，可以識別引發(fā)報(bào)警事件的原因。基于模型的報(bào)警分析即使與特定的報(bào)警事件無關(guān)，不需要像基于事件的報(bào)警分析方法需要事先定義一組有限的事件集合。因此，被認(rèn)為是一種具有發(fā)展前景的報(bào)警分析技術(shù)。

　　1多層流模型原理

　　多層流模型由丹麥學(xué)者M(jìn).Lind于1980年提出，是一種分析由物質(zhì)、能量和信息交互構(gòu)成的復(fù)雜過程系統(tǒng)的功能模型方法[6,7]。多層流模型利用一組包含因果關(guān)系的基本功能要素組成流結(jié)構(gòu)，表示系統(tǒng)如何組織資源實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)的特性。多層流模型的基本要素歸納如下，具體的細(xì)節(jié)請參閱文獻(xiàn)[8]。

　　1.1功能(Function)

　　多層流模型提供了一組流功能元件，常用功能包括源(source)、傳輸(transport)、存儲(storage)、平衡(balance)、阻礙(barrier)以及阱(sink)分別表示系統(tǒng)物理元件提供、傳輸、儲存、平衡、阻礙以及消耗物質(zhì)(能量)的能力。多層流模型還提供了4個(gè)控制功能，假設(shè)S2是由S1控制的被控系統(tǒng)：1)引導(dǎo)(Steer)：表示S1在S2中產(chǎn)生一個(gè)新狀態(tài)的能力。2)停止(Trip)：表示S1終止S2當(dāng)前狀態(tài)的能力。3)調(diào)整(Regulate)：表示S1維持S2當(dāng)前狀態(tài)的能力。4)抑制(Suppress)：表示S1抑制S2產(chǎn)生新狀態(tài)的能力。

　　1.2目標(biāo)(Objective)

　　目標(biāo)表示系統(tǒng)需要產(chǎn)生、維持、抑制或消除的某種狀態(tài)，目標(biāo)通過手段——目的關(guān)系與功能結(jié)構(gòu)相連。

　　1.3功能結(jié)構(gòu)(FunctionStructure)

　　功能結(jié)構(gòu)也稱為流網(wǎng)(FlowNetwork)，是一組由影響關(guān)系(InfluenceRelations)連接的物質(zhì)、能量或信息功能組成，分別對應(yīng)為物質(zhì)流、能量流和信息流。

　　1.4關(guān)系(Relations)

　　1)影響關(guān)系(Influence)是指影響關(guān)系描述相連兩個(gè)功能之間的因果關(guān)系，由以下兩種類型的影響關(guān)系：影響者(Influencer)：將功能F(源、阱、存儲或平衡)連接至傳輸功能T的入口或出口，表示功能F主動影響功能T。參與者(Participant)：將功能F(源、阱、存儲或平衡)連接至傳輸功能T的入口或出口，表示功能F被動地將物質(zhì)或能力提供給功能T或被動地接受來自功能T的物質(zhì)或能量。2)手段——目的關(guān)系(Means-endRelations)：多層流模型提供了多種手段——目的關(guān)系，將目標(biāo)連接至流結(jié)構(gòu)，流結(jié)構(gòu)包含一個(gè)或多個(gè)功能，這些功能對產(chǎn)生、維持、消除或抑制該目標(biāo)發(fā)揮作用。

　　1.5層次化結(jié)構(gòu)(HierarchicalStructure)

　　多層流模型在不同抽象層次上描述電廠信息，相鄰兩個(gè)層次由手段——目的關(guān)系連接。對于由手段——目的連接的兩個(gè)層次中的功能而言，較低層次的功能是實(shí)現(xiàn)高一層次功能的手段，高一層次的功能是較低層次功能的目的。多層流模型的層次化結(jié)構(gòu)利用手段——目的關(guān)系為基于目標(biāo)的問題求解和信息搜尋提供了有力支持，根據(jù)手段——目的關(guān)系，操縱員可以聚焦于目的以及與其關(guān)聯(lián)的功能，而不需要關(guān)注所有系統(tǒng)元件。因此，多層流模型非常適合用于核電廠等復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)行監(jiān)測、報(bào)警分析、故障診斷和預(yù)測。

　　2利用多層流模型進(jìn)行核電廠建模

　　利用多層流模型進(jìn)行核電廠建模涉及以下步驟：1)選擇電廠工況。2)識別在該工況下電廠的運(yùn)行目標(biāo)(主要目標(biāo))。3)識別各系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)電廠目標(biāo)而需實(shí)現(xiàn)的子目標(biāo)。4)選擇一個(gè)目標(biāo)(通常為主要目標(biāo))開始分析。5)識別實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的功能及對應(yīng)的物理部件。6)逐一識別功能的入口(輸入)功能和出口(輸出)功能，直至達(dá)到預(yù)先確定的分析邊界。

　　7)選擇恰當(dāng)?shù)挠绊戧P(guān)系將功能連接起來。8)對于每一功能，如果存在實(shí)現(xiàn)功能的條件，則利用手段——目的關(guān)系將功能向下與子目標(biāo)或支持功能連接起來，重復(fù)這一步驟直至達(dá)到預(yù)先確定的最低的分析層次為止。9)如果功能由子目標(biāo)支持，則轉(zhuǎn)入步驟5);如果功能由Producer-Product關(guān)系連接，將支持功能作為分析對象，轉(zhuǎn)入步驟6)進(jìn)行進(jìn)一步分析。10)檢查模型，確認(rèn)沒有遺漏任何功能和目標(biāo)。

　　3基于多層流模型的報(bào)警分析

　　3.1報(bào)警分類

　　進(jìn)行報(bào)警分析的目的是減少提供給操縱員的報(bào)警數(shù)量，并幫助操縱員進(jìn)行故障定位和故障原因識別，為此將功能狀態(tài)(報(bào)警事件)劃分為以下類型：1)主要報(bào)警：引發(fā)其他報(bào)警事件的原因性報(bào)警。2)次要報(bào)警：由原因性報(bào)警引發(fā)的結(jié)果性報(bào)警。3)未知報(bào)警：報(bào)警事件的初始狀態(tài)。

　　3.2功能狀態(tài)離散化

　　通常將多層流模型的功能狀態(tài)離散為高(hiflo)、正常(normal或OK)以及低(loflo)3種狀態(tài)，表示高、正常或低流量、水位、壓力等狀態(tài)，此外還包括以下兩種狀態(tài)：1)未知狀態(tài)：功能的初始狀態(tài)。2)高-低狀態(tài)(Hi-loflo)：表示不能檢測或推理得到的不確定的功能狀態(tài)。

　　3.3功能狀態(tài)之間的因果關(guān)系

　　一個(gè)功能所處狀態(tài)依賴于其輸入功能、輸出功能以及條件。多層流模型元件所包含的因果關(guān)系可從領(lǐng)域的第一原理得到。根據(jù)物質(zhì)和能量的守恒原理，可以歸納一組通用的因果關(guān)系，可作為報(bào)警分析的基礎(chǔ)，表1給出了多層流模型部分報(bào)警推理規(guī)則。利用因果關(guān)系圖可以說明多層流模型功能狀態(tài)之間的因果依存關(guān)系和報(bào)警分析原理。

　　說明多層流模型的報(bào)警分析原理。M1為二回路物質(zhì)流結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)目標(biāo)：1)G1：維持蒸汽發(fā)生器(SG)水位。2)G2：提供蒸汽。物質(zhì)流結(jié)構(gòu)包括5個(gè)功能：①F1：給水箱提供給水。②F2：給水泵將給水傳輸至SG。③F3：SG存儲給水，產(chǎn)生蒸汽。④F4：蒸汽傳輸至汽輪機(jī)。⑤F5：蒸汽驅(qū)動汽輪機(jī)做工。在蒸汽發(fā)生器喪失給水的情況下，通過輔助給水G3維持SG水位。

　　一旦傳感器檢測確認(rèn)了功能狀態(tài)(報(bào)警事件)，多層流模型可以用于：預(yù)測：在流結(jié)構(gòu)中，將一個(gè)報(bào)警事件按多層流模型因果關(guān)系傳播進(jìn)行影響傳播，從而對未知的功能狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)F2檢測處于低狀態(tài)(給水流量低)，可以預(yù)測F3(SG水位)和F4(主蒸汽流量)也將處于低狀態(tài)。因果路徑識別：通過因果分析識別主要報(bào)警。進(jìn)一步假設(shè)F3和F4均處于低狀態(tài)，即SG水位低且主蒸汽流量低，存在從F2(loflo)→F3(loflo)→F4(loflo)的因果路徑，覆蓋上述功能狀態(tài)，路徑起點(diǎn)所對應(yīng)的功能狀態(tài)稱為主要報(bào)警，路徑上其他功能狀態(tài)為次要報(bào)警。

　　3.4主要/次要報(bào)警自動判別方法

　　本文給出如下自動判別報(bào)警類別的方法，包括兩個(gè)主要步驟：1)預(yù)測：將每一由傳感器檢測的報(bào)警事件(對應(yīng)特定的功能狀態(tài))沿著多層流模型因果路徑進(jìn)行影響傳播，由此可以識別模型中所有未知功能狀態(tài)。2)報(bào)警類別識別：根據(jù)多層流模型的因果關(guān)系確定每一報(bào)警的類型。由于功能能否實(shí)現(xiàn)依賴其入口功能、出口功能和條件狀態(tài)，因而判斷某個(gè)功能的異常狀態(tài)為主要報(bào)警的條件為：①該功能的異常狀態(tài)應(yīng)由傳感器直接探測，而非經(jīng)過模型推理得到。②該功能的條件正常。③如果該功能的入口功能與出口功能處于異常狀態(tài)，則根據(jù)表1給出的因果規(guī)則，可以判明入口和出口功能的異常狀態(tài)為該功能狀態(tài)的結(jié)果。以給水泵性能劣化故障為例，該故障將引發(fā)給水流量低(F2loflow)、SG水位低(F3loflow)以及主蒸汽流量低(F4loflow)報(bào)警。

　　在該例中，由于給水流量低為“真”，SG水位高為“假”，因此判別“給水流量低為次要報(bào)警”為“假”，“給水流量低為主要報(bào)警”為“真”。同理，分別給出了用于判斷SG水位低和主蒸汽流量低報(bào)警是否為主要報(bào)警的判斷邏輯。如果功能A與功能B相連，且功能B的狀態(tài)未被傳感器直接探測，在以下兩個(gè)情況下，功能A的異常狀態(tài)不能被判別為主要報(bào)警或次要報(bào)警，此時(shí)功能A的異常狀態(tài)將不能被抑制：a)功能B的狀態(tài)不能入口功能和出口功能唯一確定。b)功能A和功能B狀態(tài)之間存在互為因果的關(guān)系。

　　4結(jié)論

　　本文提出了一種基于多層流模型的報(bào)警分析方法，用于在減少異常/事故工況下提示給主控制室操縱員的報(bào)警的數(shù)量，論文給出了一組基于守恒原理的報(bào)警推理規(guī)則，可用于預(yù)測未知功能狀態(tài)。論文給出了判別報(bào)警類別的方法，次要報(bào)警可以結(jié)合其優(yōu)先級或重要性得到抑制，從而減少操縱員進(jìn)行報(bào)警分析和運(yùn)行決策的負(fù)擔(dān)。在論文給出的基于多層流模型的報(bào)警分析方法中，報(bào)警是否為主要報(bào)警主要依賴于功能的入口功能、出口功能和條件。因此，很容易進(jìn)行形式化和程序化。目前，作者正在利用實(shí)時(shí)專家系統(tǒng)開發(fā)多層流模型建模和報(bào)警分析平臺，也將利用全范圍模擬器對本文所提方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

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