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核电厂设备冷却水系统动态可靠性评估方法
文献摘要：
核电厂设备冷却水系统作为一类双重冗余的系统,存在复杂的动态时序失效行为.传统故障树分析法缺乏对时间因素的描述,对设备冷却水系统中的动态时序问题分析假设过于保守.针对上述故障树分析法的局限性,结合动态故障树(dynamic fault tree,DFT)和动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN),提出了一种核电厂设备冷却水系统动态可靠性评估方法.首先在设备冷却水系统结构功能的基础上构建系统DFT模型;然后根据转化规则将DFT模型转化为DBN模型;最后通过DBN正向推理得到设备冷却水系统可靠度曲线,反向推理得到根节点的后验概率排序,敏感性分析识别系统薄弱环节.评估结果表明:所提出的方法能够为提高系统智能维修维护水平和可靠性提供依据.
文献关键词：
核电厂;设备冷却水系统;动态可靠性评估;动态故障树;动态贝叶斯网络
中图分类号：
作者姓名：
邢尚鹏;隋阳
作者机构：
南华大学核科学技术学院,衡阳421001;福建福清核电有限公司, 福清350300
文献出处：
引用格式：
[1]邢尚鹏;隋阳-.核电厂设备冷却水系统动态可靠性评估方法)[J].科学技术与工程,2022(23):10092-10101
A类：
B类：
核电厂,电厂设备,设备冷却水系统,动态可靠性评估,失效行为,故障树分析法,时间因素,动态故障树,dynamic,fault,tree,DFT,动态贝叶斯网络,Bayesian,network,DBN,系统结构,结构功能,建系,正向推理,理得,系统可靠度,度曲,反向推理,根节点,后验概率,分析识别,识别系统,维修维护
AB值：
0.240104
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