为探究在集散式控制系统(distributed control system,DCS)危险排除过程中控制员不同信息搜索策略对排险任务绩效的影响及认知负荷的中介效应,基于虚拟现实技术、皮肤电采样和眼动追踪技术构建模拟DCS工控平台,招募20名相关专业被试参...为探究在集散式控制系统(distributed control system,DCS)危险排除过程中控制员不同信息搜索策略对排险任务绩效的影响及认知负荷的中介效应,基于虚拟现实技术、皮肤电采样和眼动追踪技术构建模拟DCS工控平台,招募20名相关专业被试参与模拟排险实验并对其认知负荷及排险绩效进行量化,使用眼动轨迹匹配法判断被试的信息搜索模式,研究认知负荷的中介效应及中介机理。研究结果表明:不同信息搜索策略会显著影响任务绩效;认知负荷对该影响的中介效应高达89.66%,表明信息搜索策略主要通过影响认知负荷来间接作用于排险任务绩效,认知负荷越高,任务绩效越低;逻辑系统搜索策略能通过高效图式匹配减少认知资源消耗,显著抑制认知负荷增长,任务绩效表现最佳;空间系统搜索较难抑制认知负荷,任务绩效较差;随机搜索被试认知负荷显著高于其他组,绩效表现最差;此外,不同认知负荷水平下被试的信息搜索策略没有明显转变倾向。研究结果可为DCS控制人员的考核和培训提供理论支撑。展开更多
研究基于DCS(Distributed Control System)的燃气-蒸汽联合循环机组运行智能控制系统,确保机组安全运行的同时,提高机组整体运行效率。构建基于DCS的燃气-蒸汽联合循环机组运行智能控制框架,过程控制层的Mark VI系统、DCS系统根据监测...研究基于DCS(Distributed Control System)的燃气-蒸汽联合循环机组运行智能控制系统,确保机组安全运行的同时,提高机组整体运行效率。构建基于DCS的燃气-蒸汽联合循环机组运行智能控制框架,过程控制层的Mark VI系统、DCS系统根据监测数据变化实现机组设备、旁路等自动控制。SIS层接收联合循环机组监测数据后,将其作为基于深度神经网络故障诊断模型的输入,实现机组设备故障的识别。在检测到故障时触发联锁保护子系统动作,将停机指令下达给自动启停控制子系统,使机组停止运行。实验结果表明,该系统可实现燃气-蒸汽联合循环机组设备故障识别,在100次训练后,训练损失为0.1左右,F-Score指标最大值为0.93;故障工况下,该系统可根据预定逻辑实现燃气-蒸汽联合循环机组自动停机。展开更多
为降低核安全级数字化控制系统(Digital Control System,DCS)关键芯片在工作过程中的温升,提高系统的可靠性,本研究提出利用机器学习方法对核安全级DCS关键芯片进行布局优化。首先,试验测得DCS在事故工况(环境温度55℃)下的芯片稳态温度...为降低核安全级数字化控制系统(Digital Control System,DCS)关键芯片在工作过程中的温升,提高系统的可靠性,本研究提出利用机器学习方法对核安全级DCS关键芯片进行布局优化。首先,试验测得DCS在事故工况(环境温度55℃)下的芯片稳态温度,随后结合有限元分析计算模拟试验过程。基于有限元模型生成100组随机芯片排布下的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)和可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)稳态温度数据,利用多输出支持向量回归(Multi-output Support Vector Regression,M-SVR)算法建立温度预测模型,结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法计算出温升最小的芯片位置坐标。进一步,利用有限元分析验证该优化位置坐标下的芯片稳态温度。研究结果表明,有限元模型能较好反映试验现象,SVR-PSO算法优化得到的芯片布局使CPU和FPGA的稳态温度分别降低2.4℃和2.5℃。因此,本研究提出的算法能够实现芯片布局优化,有效降低其工作温升,提升核安全级DCS系统可靠性。展开更多
DCS系统(Distributed Control System)作为热工控制系统的核心部分,其性能指标对发电机组安全稳定运行有着至关重要的影响。DCS系统在长期运行中常存在如卡件故障、信号干扰等问题,需依据行业技术标准,通过科学的测试手段,对其主要安全...DCS系统(Distributed Control System)作为热工控制系统的核心部分,其性能指标对发电机组安全稳定运行有着至关重要的影响。DCS系统在长期运行中常存在如卡件故障、信号干扰等问题,需依据行业技术标准,通过科学的测试手段,对其主要安全性指标如网络性能、控制器性能、响应时间、控制器冗余监测、控制器切换、抗干扰能力等进行测试,可有效判断出DCS长周期运行过程中存在的安全隐患,并进行针对性运行维护,以提升其安全可靠性。展开更多
集散控制系统(distributed control system,DCS)是复杂的分布式控制系统,网络安全威胁多种多样,可能会针对DCS的不同层面进行攻击,如网络通信、数据存储、应用程序等,使网络风险安全监测变得更加复杂。为此,设计了一种燃煤电厂DCS的网...集散控制系统(distributed control system,DCS)是复杂的分布式控制系统,网络安全威胁多种多样,可能会针对DCS的不同层面进行攻击,如网络通信、数据存储、应用程序等,使网络风险安全监测变得更加复杂。为此,设计了一种燃煤电厂DCS的网络风险安全监测方法。基于电厂DCS构建了基于改进卡尔曼滤波的网络风险监测模型。试验结果表明,所提方法应用中网络环境的安全性得到明显改善,且监测的误报率始终低于3%。展开更多
分散控制系统是核电厂的神经中枢系统,其设备的可靠性对核电厂安全有直接影响。实际电厂DCS控制机柜卡件的运维经验表明,卡件在投运早期与损耗期的失效率将随时间变化,传统指数型寿命分布难以准确描述。本文采用三参数威布尔模型描述卡...分散控制系统是核电厂的神经中枢系统,其设备的可靠性对核电厂安全有直接影响。实际电厂DCS控制机柜卡件的运维经验表明,卡件在投运早期与损耗期的失效率将随时间变化,传统指数型寿命分布难以准确描述。本文采用三参数威布尔模型描述卡件寿命分布,采用相关系数优化法估计位置参数,采用最小二乘法估计尺度参数和形状参数。通过对比与经验可靠度的拟合情况,以及Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验,表明了采用三参数威布尔寿命分布和参数估计方法的合理性。最后,基于保障度计算了某核电厂在一年内所需的FUM卡件的备件储备数量,并证明其优于备件储备定额导则的估计方法。研究结果可为核电厂的卡件可靠性评估与备件优化提供指导。The distributed control system (DCS) is critical for nuclear power plants (NPPs) safety, with its modules’ reliability directly impacting plant operation. Failure data from operational NPPs reveal time-varying failure rates, with decreasing rates during early life and increasing rates in wear-out periods, challenging the conventional exponential distribution model. This study employs a three-parameter Weibull distribution to better characterize DCS module life distributions. The location parameter is estimated using correlation coefficient optimization. Scale and shape parameters are initially derived through least squares estimation. The proposed model’s efficacy is validated through two approaches: comparing reliability fitting curves with empirical reliability obtained by the Herd-Johnson method, and conducting Kolmogorov-Smirnov (K-S) tests for goodness-of-fit. The model is then applied to optimize spare parts inventory for FUM modules in an NPP, demonstrating improved accuracy over traditional guidelines. These findings provide valuable insights for enhancing DCS reliability assessment and spare parts management in NPPs.展开更多
文摘为探究在集散式控制系统(distributed control system,DCS)危险排除过程中控制员不同信息搜索策略对排险任务绩效的影响及认知负荷的中介效应,基于虚拟现实技术、皮肤电采样和眼动追踪技术构建模拟DCS工控平台,招募20名相关专业被试参与模拟排险实验并对其认知负荷及排险绩效进行量化,使用眼动轨迹匹配法判断被试的信息搜索模式,研究认知负荷的中介效应及中介机理。研究结果表明:不同信息搜索策略会显著影响任务绩效;认知负荷对该影响的中介效应高达89.66%,表明信息搜索策略主要通过影响认知负荷来间接作用于排险任务绩效,认知负荷越高,任务绩效越低;逻辑系统搜索策略能通过高效图式匹配减少认知资源消耗,显著抑制认知负荷增长,任务绩效表现最佳;空间系统搜索较难抑制认知负荷,任务绩效较差;随机搜索被试认知负荷显著高于其他组,绩效表现最差;此外,不同认知负荷水平下被试的信息搜索策略没有明显转变倾向。研究结果可为DCS控制人员的考核和培训提供理论支撑。
文摘研究基于DCS(Distributed Control System)的燃气-蒸汽联合循环机组运行智能控制系统,确保机组安全运行的同时,提高机组整体运行效率。构建基于DCS的燃气-蒸汽联合循环机组运行智能控制框架,过程控制层的Mark VI系统、DCS系统根据监测数据变化实现机组设备、旁路等自动控制。SIS层接收联合循环机组监测数据后,将其作为基于深度神经网络故障诊断模型的输入,实现机组设备故障的识别。在检测到故障时触发联锁保护子系统动作,将停机指令下达给自动启停控制子系统,使机组停止运行。实验结果表明,该系统可实现燃气-蒸汽联合循环机组设备故障识别,在100次训练后,训练损失为0.1左右,F-Score指标最大值为0.93;故障工况下,该系统可根据预定逻辑实现燃气-蒸汽联合循环机组自动停机。
文摘DCS系统(Distributed Control System)作为热工控制系统的核心部分,其性能指标对发电机组安全稳定运行有着至关重要的影响。DCS系统在长期运行中常存在如卡件故障、信号干扰等问题,需依据行业技术标准,通过科学的测试手段,对其主要安全性指标如网络性能、控制器性能、响应时间、控制器冗余监测、控制器切换、抗干扰能力等进行测试,可有效判断出DCS长周期运行过程中存在的安全隐患,并进行针对性运行维护,以提升其安全可靠性。
文摘集散控制系统(distributed control system,DCS)是复杂的分布式控制系统,网络安全威胁多种多样,可能会针对DCS的不同层面进行攻击,如网络通信、数据存储、应用程序等,使网络风险安全监测变得更加复杂。为此,设计了一种燃煤电厂DCS的网络风险安全监测方法。基于电厂DCS构建了基于改进卡尔曼滤波的网络风险监测模型。试验结果表明,所提方法应用中网络环境的安全性得到明显改善,且监测的误报率始终低于3%。
文摘分散控制系统是核电厂的神经中枢系统,其设备的可靠性对核电厂安全有直接影响。实际电厂DCS控制机柜卡件的运维经验表明,卡件在投运早期与损耗期的失效率将随时间变化,传统指数型寿命分布难以准确描述。本文采用三参数威布尔模型描述卡件寿命分布,采用相关系数优化法估计位置参数,采用最小二乘法估计尺度参数和形状参数。通过对比与经验可靠度的拟合情况,以及Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验,表明了采用三参数威布尔寿命分布和参数估计方法的合理性。最后,基于保障度计算了某核电厂在一年内所需的FUM卡件的备件储备数量,并证明其优于备件储备定额导则的估计方法。研究结果可为核电厂的卡件可靠性评估与备件优化提供指导。The distributed control system (DCS) is critical for nuclear power plants (NPPs) safety, with its modules’ reliability directly impacting plant operation. Failure data from operational NPPs reveal time-varying failure rates, with decreasing rates during early life and increasing rates in wear-out periods, challenging the conventional exponential distribution model. This study employs a three-parameter Weibull distribution to better characterize DCS module life distributions. The location parameter is estimated using correlation coefficient optimization. Scale and shape parameters are initially derived through least squares estimation. The proposed model’s efficacy is validated through two approaches: comparing reliability fitting curves with empirical reliability obtained by the Herd-Johnson method, and conducting Kolmogorov-Smirnov (K-S) tests for goodness-of-fit. The model is then applied to optimize spare parts inventory for FUM modules in an NPP, demonstrating improved accuracy over traditional guidelines. These findings provide valuable insights for enhancing DCS reliability assessment and spare parts management in NPPs.
