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公开(公告)号：CN106226055B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610633623.1
申请日：2016-08-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于核电厂风险监测(Risk Monitor)领域，具体涉及一种基于故障树建模技术的、适用于核电厂在线风险监测中阀门设备本体失效的基于故障树的核电厂阀门本体失效的可靠性监测方法。本发明包括：(1)在线采集核电厂阀门的状态监测信息；(2)在线识别阀门的初始状态并建立初始状态转移图；(3)建立阀门设备本体失效的模块化故障树可靠性模型并在线更新；(4)在线计算基于故障树的阀门设备本体失效的可靠性。本发明基于故障树方法和状态监测技术，给出了一种针对核电厂阀门设备本体失效的可靠性监测方法的框架和步骤，可克服传统故障树方法在模化阀门设备状态和在线更新方面的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106226055A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610633623.1
申请日：2016-08-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , G01M13/00 , G06F17/5009
Abstract: 本发明属于核电厂风险监测(Risk Monitor)领域，具体涉及一种基于故障树建模技术的、适用于核电厂在线风险监测中阀门设备本体失效的基于故障树的核电厂阀门本体失效的可靠性监测方法。本发明包括：(1)在线采集核电厂阀门的状态监测信息；(2)在线识别阀门的初始状态并建立初始状态转移图；(3)建立阀门设备本体失效的模块化故障树可靠性模型并在线更新；(4)在线计算基于故障树的阀门设备本体失效的可靠性。本发明基于故障树方法和状态监测技术，给出了一种针对核电厂阀门设备本体失效的可靠性监测方法的框架和步骤，可克服传统故障树方法在模化阀门设备状态和在线更新方面的不足。
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公开(公告)号：CN106168797B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610356594.9
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于故障分析技术领域，涉及一种模块化获取核电站故障树顶事项失效概率的方法。本发明包括：建立故障树：对故障树进行模块化处理；将模块化的故障树转化为BDD结构；对含模块的BDD结构进行遍历。本发明提出的模块化的核电站故障树顶事项失效概率的分析方法是一种低耗能、高速度的故障树分析方法，遍历经过吸收简化的最化简BDD结构，能够直接获得全部MCS并同时获得MCS的不交化割集，相比较于传统BDD方法，本发明计算效率更高、结果更为精确。模块化的BDD方法通过减小复杂故障树的规模和数量来减小计算的代价，有效降低了传统BDD方法的内存消耗，同时提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN106056273B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610338934.5
申请日：2016-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供的是一种基于故障树的冗余电动泵本体失效可靠性监测方法。第一步：在线采集冗余泵的监测信息，构成一个状态监测征兆空间Ω，第二步：在线识别冗余电动泵的状态，第三步：在线更新基于模块化故障树的冗余电动泵可靠性模型，第四步：在线计算基于故障树的冗余电动泵子系统的可靠性。本发明可克服传统故障树方法在模化冗余电动泵的设备本体状态和在线更新方面的不足。有效减少了冗余系统逻辑故障树的规模和简化了建模过程，减少模型的开发成本。可以充分利用现有基于故障树的建模软件，便于被核电工程和应用人员接受，便于工程实现。
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公开(公告)号：CN106168797A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610356594.9
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0248 , G05B23/0218
Abstract: 本发明属于故障分析技术领域，涉及一种模块化获取核电站故障树顶事项失效概率的方法。本发明包括：建立故障树：对故障树进行模块化处理；将模块化的故障树转化为BDD结构；对含模块的BDD结构进行遍历。本发明提出的模块化的核电站故障树顶事项失效概率的分析方法是一种低耗能、高速度的故障树分析方法，遍历经过吸收简化的最化简BDD结构，能够直接获得全部MCS并同时获得MCS的不交化割集，相比较于传统BDD方法，本发明计算效率更高、结果更为精确。模块化的BDD方法通过减小复杂故障树的规模和数量来减小计算的代价，有效降低了传统BDD方法的内存消耗，同时提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN106056273A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610338934.5
申请日：2016-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供的是一种基于故障树的冗余电动泵本体失效可靠性监测方法。第一步：在线采集冗余泵的监测信息，构成一个状态监测征兆空间Ω，第二步：在线识别冗余电动泵的状态，第三步：在线更新基于模块化故障树的冗余电动泵可靠性模型，第四步：在线计算基于故障树的冗余电动泵子系统的可靠性。本发明可克服传统故障树方法在模化冗余电动泵的设备本体状态和在线更新方面的不足。有效减少了冗余系统逻辑故障树的规模和简化了建模过程，减少模型的开发成本。可以充分利用现有基于故障树的建模软件，便于被核电工程和应用人员接受，便于工程实现。
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