基于主泵健康评估的小型模块化反应堆系统运行控制方法研究

《Annals of Nuclear Energy》：Research on system operation control method for SMRs based on main pump health assessment

　　

本文摘要

1. 提出了一种改进的粒子群优化（PSO）算法用于VMD-MCKD超参数优化。该算法能够跳出局部最优解，提升优化效率，并解决强噪声和复合故障条件下MCKD迭代不收敛的问题。
2. 构建了IPSO-VMD-MCKD双路径故障诊断架构。利用K-means聚类算法识别故障敏感IMF（本征模态函数），无需人工设定阈值，提升了闭式主泵早期故障检测效率。
3. 构建了一体化运行控制框架，融合闭式主泵早期故障诊断、在线健康状态评估以及系统级主动容错控制，满足小堆在特殊应用场景下的供电需求。

引言

近年来，综合考虑电网容量、应用场景及基础设施建设水平等多种因素，小型模块化反应堆（SMR）凭借其紧凑布局、优异的安全性能及良好的经济竞争力，受到了广泛关注（国际原子能机构，2005）。闭式主泵在小型模块化反应堆中得到广泛应用，这些泵负责循环一回路冷却剂，并通过蒸汽发生器将反应堆堆芯产生的裂变热传递至二回路。闭式主泵的任何故障都可能对反应堆安全运行构成严重威胁。目前，针对主泵等旋转机械的性能监测研究主要依赖于基于阈值的报警机制和简化的故障判别逻辑，这导致运维人员在故障发生时排故效率低下。在此背景下，提升闭式主泵的状态监测性能和智能运维能力具有重要的工程实用价值。

另一方面，对于海岛供电、海上石油勘探平台等特殊SMR应用场景，无法接入外部电网。当反应堆一回路设备发生非灾难性故障时，反应堆仍需维持一定时间段的功率运行以满足持续用能需求，这对闭式主泵的运行可靠性和反应堆控制系统的运行灵活性提出了更为严格的要求。这一要求使得闭式主泵的故障状态必须在早期故障阶段被快速识别，并评估其整体健康状态，从而引导和调整闭式主泵及反应堆系统的运行控制策略。该机制实现了两项核心功能目标：一是防止主泵健康状态逐步恶化，二是在主泵处于退化状态下维持反应堆在特定时段内的功率输出。

在上述对闭式主泵独特智能运维需求的驱动下，快速识别早期故障以及在故障发生时自适应重构泵和系统控制逻辑已成为亟待解决的工程难题。

精确提取故障特征信号是设备早期故障诊断的关键前提，而智能自主故障诊断方法已成为该领域的主流研究方向。对于闭式主泵而言，振动信号被普遍认为是故障特征提取最本质、最可靠的信息载体。闭式主泵的振动信号呈现出典型的非平稳和非线性特征。在时频域信号分析中，处理非平稳信号的常用方法包括小波分解和连续小波变换（CWT）等（Sun等，2022）。然而，作为一种非自适应分析方法，小波分析高度依赖基函数的选取以保证分解精度。为解决这一局限性，经验模态分解（EMD）方法被提出，该方法能够自适应地将原始振动信号分解为一系列本征模态函数（IMF）。然而，EMD存在特定的应用约束和固有缺陷，包括模态混叠和端点效应（Yu等，2018）。集合经验模态分解（EEMD）等方法（Liu等，2017）将白噪声引入每次分解过程，在一定程度上缓解了模态混叠问题。然而，所有这些方法都基于递归分解原理，未能从根本上解决上述局限性（Wu和Huang，2009；Zhao等，2023）。Dragomiretskiy和Zosso（2014）开发了VMD（变分模态分解）算法。作为一种非递归自适应模态分解方法，VMD将每个模态分量定义为具有特定中心频率的有限带宽信号，从根本上规避了EMD系列算法的典型缺陷。然而，当应用于处于强环境背景噪声条件下的闭式主泵时，VMD仍然存在模态分量中频率倍增分量不清晰、易被干扰信号掩盖的问题。对分解后的IMF进行分析可以提取相关模态信息，但VMD仍存在固有局限，包括原始信号信息丢失、过度分解和收敛效率低等问题。文献[McDonald等（2012）]采用包络谱分析对这些IMF进行深入处理，能够相对直观地识别设备运行中的故障信息。然而，该方法对具有弱冲击特征的早期故障信号识别能力有限，不适用于强背景噪声场景。文献[Zhang等（2020）]将MCKD（最大累积峰度解卷积）方法与VMD相结合，能够准确提取机械设备早期微弱故障特征。然而，当使用传统梯度上升法对MCKD参数进行优化时，步长选择不当可能导致计算时间过长以及较高的计算不收敛风险。此外，以相对峰度作为诊断指标容易导致机械设备早期故障漏检（Cui等，2021）。因此，现有研究方法中仍存在两个核心亟待解决的问题：一是MCKD在参数配置不当时出现的计算不收敛问题，二是对VMD模态分解所得异常IMF的智能识别问题。

在完成闭式主泵早期故障识别后，还需对其当前健康状态进行全面评估，为制定科学合理的闭式主泵及反应堆系统运行策略奠定基础。目前，复杂设备健康状态评估的主流方法包括主成分分析（PCA）、层次分析法（AHP）、模糊综合评价和专家推理等（Li等，2025；Yin等，2025；Li等，2024；Zhao等，2025）。在核电力设备健康评估领域，针对闭式主泵健康评估的研究相对有限。文献[Shen等（2018）]将模糊综合评价方法引入核电站主泵健康评估，通过结合专家经验和变权优化理论，实现了快速故障诊断。然而，该方法依赖于"绿-白-黄-红"健康状态分级方案，无法支撑主泵的在线健康量化评估，具体而言，无法生成用于动态调整泵及反应堆一、二回路运行控制策略的实时量化健康指数（HI）。

容错运行是一种先进的反应堆运行模式。当核心设备发生性能退化、局部故障或部分功能丧失时，反应堆将进入非正常工况运行。容错方案通过自适应控制策略维持反应堆功率稳定可控输出，避免触发反应堆紧急停堆（SCRAM）。此类运行模式为SMR在离网特殊应用场景下增强运行韧性提供了核心技术保障。学术界普遍认为，反应堆运行容错技术分为两大类别：被动容错和主动容错（Zhao等，2017；Zhao等，2020）。被动容错将所有预期系统故障模式纳入初始设计框架，运行过程中无需实时故障信息。然而，该方法存在固有约束：一旦故障超出预设计域范围，系统将无法实现指定功能。为克服这些缺陷，研究人员提出了主动容错控制技术。主动容错通过采集实时故障信号，并通过调整控制器增益系数或重构控制器算法和架构两种途径实现系统级故障缓解。主流主动容错控制方法包括主动控制律调度、控制律重构设计和模型跟随重组等，具有强适应性、高系统可用性和优异控制精度等特征。在核工程领域，容错控制研究主要集中于蒸汽发生器、应急柴油发电机、控制棒驱动机构和传感器等关键部件。Li（2013）将BP神经网络和模糊神经网络应用于蒸汽发生器的容错控制，取得了良好的控制效果。然而，该方法仅实现了设备级主动容错，未能实现系统级容错控制，也未将设备健康评估结果纳入单体设备及整个反应堆系统的闭环运行控制中。

基于上述背景，考虑智能运维需求及小型模块化反应堆（SMR）的特殊运行要求，本文提出了一种双路径IPSO-VMD-MCKD故障诊断算法，用于识别闭式主泵的早期故障状态。以早期故障信号作为触发信号，启动闭式主泵整体在线健康状态评估。最终，根据评估得到的主泵整体健康指数（HI）动态调整闭式主泵以及反应堆一、二回路系统的运行控制策略，确保整个反应堆系统的稳定运行。

本文的主要贡献总结如下：

1. 开发了一种改进的粒子群优化算法，用于优化VMD和MCKD算法的核心参数。该算法有效防止了VMD的模态数k和惩罚因子α以及MCKD的反卷积周期T和滤波器长度L陷入局部最优解，同时提升了优化计算效率，并解决了强背景噪声和复合故障条件下因参数配置不当导致的MCKD算法迭代不收敛问题。

2. 提出了一种双路径IPSO-VMD-MCKD故障诊断框架。与传统方法不同，该方法利用K-means聚类算法对VMD分解生成的IMF局部峰度值进行二元分类，将高峰度组的平均峰度作为识别异常IMF模态的判据。该方法消除了对固定判定阈值的依赖，避免了对所有IMF逐一施加MCKD算法进行后续重构计算，从而提高了闭式主泵的故障诊断效率。此外，通过K-means方法计算的动态峰度阈值也可用于闭式主泵的早期故障识别，确保早期故障的可靠检测。

3. 构建了一体化运行控制方案，融合了闭式主泵早期故障诊断、在线健康状态评估和系统级主动容错控制。该方案实现了闭式主泵的早期故障诊断，通过检测到的早期故障信号触发主泵在线健康评估。基于健康阈值进行分级评估，动态调整闭式主泵和反应堆系统的运行控制律，非常适合孤立海岛和海上石油平台等特殊应用场景中SMR的持续供电需求。

本文其余部分组织如下：

1. 第2章系统阐述本研究的基本理论方法。依次介绍VMD、MCKD、K-means聚类、PSO以及本文提出的自适应改进PSO算法的原理，为故障诊断算法的开发奠定坚实的理论基础。

2. 第3章详述改进的双路径PSO-VMD-MCKD故障诊断方法的框架，并完整描述其实施流程。使用闭式主泵轴承故障测试信号进行验证，并设计消融实验对比不同算法的故障识别性能，验证所提方法在提取早期微弱故障特征方面的优越性。

3. 在第3章工作的基础上，第4章介绍融合闭式主泵早期故障诊断、在线健康状态评估和系统级主动容错控制的一体化运行控制方案。构建了一种融合主客观权重的云质心综合健康评估模型，输出整个主泵的实时整体健康指数（HI）。基于健康评估结果，制定SMR闭式主泵及反应堆系统的主动容错运行策略。

通过核动力系统仿真平台，在两种典型工况——屏蔽主泵降速运行和偏离环路运行——下开展瞬态仿真，验证所提策略的可行性与有效性。第4章对全文核心研究结论进行总结，分析当前研究的局限性，并展望未来优化研究方向，包括面向复合故障的多源信息融合与容错控制。章节片段：基础理论与方法屏蔽主泵典型故障主要包括轴承故障、双端面机械密封泄漏故障以及屏蔽电机壳体破损故障。由于设备结构限制，难以通过传感器信号采集实现对双端面机械密封和屏蔽电机壳体的早期故障识别。相比之下，振动信号分析方法适用于屏蔽主泵轴承故障的检测。然而，在强环境噪声干扰条件下……基于IPSO-VMD-MCKD的双路径故障诊断方法在实际工程应用中，尽管通过上述IPSO算法优化VMD和MCKD的相关参数能够提高计算效率和收敛性能，但仍存在故障误判和迭代不收敛的可能性。为提高诊断的可靠性和准确性，本文进一步提出了一种IPSO-VMD-MCKD双路径故障诊断方法，通过主路径和备用路径分别进行故障诊断。当……基于健康度的主泵及关联系统容错运行策略在上述主泵早期故障准确识别的基础上，本章进一步开发了基于早期故障诊断结果的主泵健康评估模型，将故障特征转化为可量化的健康指标，实现主泵健康状态评估值与主泵监测系统以及反应堆一回路和回路控制系统之间的闭环联动。一体化小型模块化反应堆运行控制方案结论本文聚焦于小型模块化反应堆的特殊应用场景，包括海上油气平台和岛屿能源供应。针对屏蔽主泵在强噪声环境下早期弱故障识别困难、设备退化工况下缺乏系统级容错运行调控能力、故障诊断与……之间缺乏在线闭环联动等实际工程问题。利益冲突声明作者声明不存在已知的竞争经济利益或个人关系可能对本文所述工作产生影响。致谢本研究获得国家自然科学基金（资助号：U2267206）的资助，在此表示衷心感谢。Kai Wang | Zhi Chen | Pengcheng Yang | Yaowu Li | Yifan Jian | Xuecen Zhao