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公开(公告)号：CN103617815A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310652030.6
申请日：2013-12-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/18
CPC classification number: Y02E30/32
Abstract: 本发明提供的是一种压水堆核电站非能动余热排出系统。包括非能动余热导出系统和非能动应急水箱冷却系统；所述的非能动余热导出系统包括蒸汽管、非能动余热排出换热器和凝水管，所述非能动余热排出换热器位于非能动余热导出系统的应急冷却水箱的下部位置；所述的非能动应急水箱冷却系统包括应急冷却水箱、冷却盘管、上升管、空气冷却换热器以及下降管，所述冷却盘管位于应急冷却水箱的上部位置。在事故工况下或正常停堆需要进行余热排出时，通过对二次侧蒸汽的冷凝将堆芯衰变热量导出，保证了反应堆的安全，降低放射性物质向环境释放的概率。使用应急冷却水箱作为中间缓冲设备，同时满足事故初期快速冷却和事故后期长期冷却的要求。
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公开(公告)号：CN114519382B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210005189.8
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C17/00 , G08B21/18 , G08B29/18 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种核动力装置关键运行参数提取与异常监测方法，通过建立基于XgBoost的核动力装置关键运行参数自动提取模型，自动获取核动力装置关键运行参数，减少操纵员关注的关键参数范围；通过建立双重阈值法和定性趋势分析的关键参数异常状态监测模型，判断关键运行参数异常与否；通过建立基于KNN的工况识别模型，指导关键参数异常状态监测模型的阈值选取，使监测模型与核动力装置当前运行工况相匹配；最终实现对核动力装置关键运行参数的自动提取与异常状态监测。本发明适应核动力装置工况多变的场景，提高阈值监测方法的鲁棒性，避免系统波动引发频发的误报警，进而提高该阈值监测方法在实际应用中的可用性。
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公开(公告)号：CN117095840B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310714834.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/18 , G21C15/257 , G21C15/14
Abstract: 本发明公开了一种可自持的浮动核电站非能动余热排出系统，包括：C型管换热器，C型管换热器的入口与余热排出管道的一端连通，余热排出管道的另一端与蒸汽发生器或主蒸汽管道连通，C型管换热器设置于冷却水箱内，多个开式热虹吸管均固定设置在冷却水箱的上表面，开式热虹吸管的底端贯穿冷却水箱的上表面并与冷却水箱连通；冷却水箱内的水换热形成的水蒸汽从开式热虹吸管排出，排出时部分水蒸汽冷凝并能够回流至水箱内，实现了冷却水箱水量自持的有益效果，大大降低了核电站事故时水箱水量的消耗速度，提高了冷却能力，延长了可持续冷却时间，满足了浮动核电站空间有限应用环境下的非能动余热排出需求。
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公开(公告)号：CN116956468B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311049479.3
申请日：2023-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G16C20/20 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种面向船舶核动力热力系统的水质处理模块仿真方法，包括：构建船舶核动力热力系统管网模型；获取船舶核动力热力系统管网模型的拓扑关系图，基于拓扑关系图，划设水质处理模块节点与流线，并建立水质处理模块拓扑关系模型；基于所述水质处理模块节点、流线和所述拓扑关系模型，计算所述水质处理模块节点的溶解盐进行浓度平衡，获取所述水质处理模块节点电导率；建立离子去除效率模型并反馈浓度平衡计算环节，模拟水流经过所述水质处理模块的阻力并将所述阻力反馈至所述船舶核动力热力系统管网模型；建立长期运行模型，结合所述离子去除效率模型和所述阻力，对阻力、水质处理能力进行模拟计算；完成水质处理模块仿真。
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公开(公告)号：CN117289602A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311173807.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习优化SCO2‑热管堆的协调控制方法，包括建立协调控制器，对输入参数进行预处理；建立基于深度学习的PID控制，给出输入量和输出量之间的关系以及优化控制参数；建立基于神经网络的底层PID控制，给出输入量和输出量之间的关系，对PID的参数进行优化；进行协调控制，通过协调控制判断反应堆的功率、主压缩机出口压力、热管堆内的流量适配的具体底层控制器。本发明采用的协调控制器，基于深度学习和神经网络建立底层控制器，能够更加准确地判断何种工况采用何种底层控制器，从而更大限度地发挥两种底层控制器的优势，相比于采用简单算法调节底层控制器设定值的协调控制器，能够以针对各种情况采用相应的参数，来使系统达到稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112036540B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010927416.3
申请日：2020-09-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双种群混合人工蜂群算法的传感器数目优化方法。该方法包括：确定传感器优化配置的优化目标函数；建立约束条件函数；根据传感器优化配置的目标函数以及约束条件函数，建立传感器配置的适应度评估函数以及确定传感器数目优化范围；基于所述适应度评估函数和所述传感器数目优化范围，采用双种群混合人工蜂群算法对传感器数目进行优化。本发明能够提高优化计算速度，使传感器优化配置结果更为合理。
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公开(公告)号：CN117095840A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310714834.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G21C15/18 , G21C15/257 , G21C15/14
Abstract: 本发明公开了一种可自持的浮动核电站非能动余热排出系统，包括：C型管换热器，C型管换热器的入口与余热排出管道的一端连通，余热排出管道的另一端与蒸汽发生器或主蒸汽管道连通，C型管换热器设置于冷却水箱内，多个开式热虹吸管均固定设置在冷却水箱的上表面，开式热虹吸管的底端贯穿冷却水箱的上表面并与冷却水箱连通；冷却水箱内的水换热形成的水蒸汽从开式热虹吸管排出，排出时部分水蒸汽冷凝并能够回流至水箱内，实现了冷却水箱水量自持的有益效果，大大降低了核电站事故时水箱水量的消耗速度，提高了冷却能力，延长了可持续冷却时间，满足了浮动核电站空间有限应用环境下的非能动余热排出需求。
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公开(公告)号：CN114235408B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111550528.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M13/045 , G06F17/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于改进级联变分模态分解的轴承故障诊断方法及系统，方法包括：对振动时域信号进行低通滤波处理获得低频时域信号；以所有故障模式下的总加权谐噪比为目标，将低频时域信号和振动时域信号分别输入到级联变分模态分解模型中进行分解获得分解结果；基于相邻两层对应的分解结果确定各信号对应的本征模态函数，基于各信号对应的本征模态函数确定不同故障对应的加权谐噪比；基于不同故障对应的加权谐噪比确定故障诊断结果。本发明采用级联的思想将低频时域信号和振动时域信号分别输入到级联变分模态分解模型中进行分解，对分解层数利用加权谐噪比指标进行优化，能够自适应地、准确地、快速地诊断出滚动轴承的故障类型。
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公开(公告)号：CN116070505B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211614914.8
申请日：2022-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G21C17/10 , G06F18/213 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模型降阶与堆外计数的堆芯功率在线监测方法,包括：基于堆芯三维功率分布样本获取POD正交基；基于POD正交基，获取初始POD正交基系数；基于初始POD正交基系数或堆外探测器示数，获取新的POD正交基系数；基于新的POD正交基系数构建堆芯三维功率分布模型，利用堆芯三维功率分布模型对堆芯功率进行在线监测。本发明从功率分布样本中获取POD正交基的方法，避免了传统功率分布重构方法复杂的中子输运计算；堆外探测器能够给功率分布的在线监测提供实时的中子信号；提供了两类计算POD正交基系数的方法，两种方法均能够通过堆外探测器提供的中子信号快速计算POD正交基计数，获取实时的三维功率分布。
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公开(公告)号：CN111859773B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010776989.0
申请日：2020-08-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/25 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法及系统，包括：将当前时刻的数据集作为初始粒子集，采用重要性采样方法从初始粒子集中选取预设粒子数目作为当前粒子集；确定当前粒子集中每个粒子的权值，确定有效粒子数；判断有效粒子数是否大于预设门限值，若是确定当前时刻第一状态估计的滤波值，确定下一时刻第一电动闸阀故障值；若否获取最优正则粒子数和最优核带宽，对当前粒子集进行重采样，确定第二状态估计的滤波值，确定下一时刻第二电动闸阀故障值；判断当前时刻是否小于预设时刻，若是将当前时刻更新为下一时刻，重新获取电动闸阀当前时刻的数据集；若否结束。通过本发明的上述方法能提高电动闸阀故障预测的精度。
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