可靠性水平；在樣本數(shù)據(jù)不足，甚至沒有失效 數(shù)據(jù)的情況下，結合設備先驗數(shù)據(jù)，利用Bayes方法對可靠性參數(shù)進行求解。
[0072] 下面對本發(fā)明做幾點說明：
[0073] 1、核電站可靠性數(shù)據(jù)在線采集、分析與儲存系統(tǒng)，可以連續(xù)在線記錄的是設備的 工作時間，這樣可以描述出設備隨時間發(fā)生變化且能反應設備老化的可靠性水平。
[0074] 2、從核電站信息系統(tǒng)單向采集數(shù)據(jù)，不對原信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行任何修改。
[0075] 3、核電站中的設備數(shù)據(jù)在設置了傳感器等測量工具之后可以實現(xiàn)自動的數(shù)據(jù)采 集。有一些設備未設置傳感器，不能自動采集數(shù)據(jù)，只能人工手動地進行數(shù)據(jù)錄入操作。
[0076] 4、采集到的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過甄別確認后才可以儲存到系統(tǒng)中，甄別過程通過與指令 系統(tǒng)進行信息比對判斷設備的當前狀態(tài)是否為故障狀態(tài)。
[0077] 5、數(shù)據(jù)的更新采用貝葉斯方法與點估計值相結合的方法。當失效數(shù)據(jù)數(shù)目小于5 時，選用貝葉斯更新方法，當失效數(shù)據(jù)數(shù)目大于5時采用點估計方法，當沒有失效數(shù)據(jù)時采 用X 2在50 %的規(guī)則。
[0078] 6、在進行可靠性參數(shù)分析計算時，核電站的設備壽命基本分布模型采用三參數(shù)威 布爾分布模型，根據(jù)采集到的可靠性數(shù)據(jù)迭代計算得到可靠性分布參數(shù)。
[0079] 7、存儲在系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)具有高的安全性與可靠性，能夠進行數(shù)據(jù)的長期積累而不 至數(shù)據(jù)丟失。
[0080] 8、可靠性數(shù)據(jù)的計算分為備用設備的失效模型，需求失效模型和運行失效模型。
[0081] 9、備用設備發(fā)生失效的概率計算公式如下：P = Pd+ λ TTest/2,式中P為備用設備發(fā) 生失效的概率；Pd為設備在每次需求時發(fā)生失效的概率，是一個固定值，其概率與備用時間 無關；λ為備用失效率，在設備整個備用期間不發(fā)生變化；T fe3t為設備的試驗周期。
[0082] 10、一般情況：設備運行失效率由λ下面的公式估算：λ = N/T，N為所觀察到的 運行失效次數(shù)，T為設備的累計運行時間。
[0083] 11、沒有觀察到任何一個運行失效的特殊情況，也就是設備的運行失效次數(shù)N為0 時：當在研究階段沒有觀察到任何一個運行失效時，可以通過《X 2在50 %的規(guī)則》來估算。 這時，λ由下面的公式算出：
[0084] 12、一般情況下，設備的需求失效概率為：P = Nds/Ns，式中，Nds為所觀察到的設備 狀態(tài)變換失效次數(shù)（即累計需求失效次數(shù)），隊為設備狀態(tài)變化總次數(shù)（即累積需求次數(shù)）。
[0085] 13、沒有觀察到任何一個設備狀態(tài)變換故障的特殊情況：當在研究階段沒有觀察 到任何一個設備狀態(tài)變換故障時，可以通過使用《X 2在50 %的規(guī)則》估算。這時，P以下面 的公式算出：
[0086] 14、采用雙機備份的方案提高整個系統(tǒng)的安全性與可靠性。
[0087]圖1所示為系統(tǒng)流程各個模塊數(shù)據(jù)傳遞框圖。數(shù)據(jù)采集模塊通過在線自動采集與 離線手動輸入的方法將設備運行數(shù)據(jù)、基本數(shù)據(jù)和操作員指令數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中。之后經(jīng) 過數(shù)據(jù)甄別模塊，判別數(shù)據(jù)是否為故障數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲模塊是實現(xiàn)可靠性數(shù)據(jù)儲存功能的 數(shù)據(jù)庫，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的長期儲存，保存采集到的可靠性數(shù)據(jù)，并且對計算得到的可靠性參 數(shù)進行保存?？煽啃詳?shù)據(jù)分析模塊將存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)轉換成用于風險計算的設備可 靠性參數(shù)，之后將結果再次存入數(shù)據(jù)庫中。
[0088] 圖2所示為系統(tǒng)的總體設計方案，系統(tǒng)由采集、分析與儲存三個模塊構成。數(shù)據(jù)采 集方式分為在線自動采集和離線手動輸入兩種，采集到的信息包括設備運行信息，基本信 息和操作員指令信息。經(jīng)過兩種采集方式采集到的數(shù)據(jù)被傳遞到數(shù)據(jù)甄別模塊，在這里設 備狀態(tài)變化信號與核電站操作人員操作信號將會進行比對，判斷設備狀態(tài)發(fā)生變化的原因 是否由于故障而引起。若系統(tǒng)判別數(shù)據(jù)存在疑問，則會發(fā)出警告信號，需由人工確認后儲存 至數(shù)據(jù)庫中。通過甄別之后數(shù)據(jù)也被存儲到數(shù)據(jù)庫中。外部的應用程序通過讀取數(shù)據(jù)庫中 的數(shù)據(jù)，將采集到的運行數(shù)據(jù)依據(jù)不同的失效類型轉化為可靠性數(shù)據(jù)，計算結果再次被儲 存在數(shù)據(jù)庫中。采集與計算得到的數(shù)據(jù)都能夠在數(shù)據(jù)庫中長期存儲，便于數(shù)據(jù)的長期利用。
[0089] 圖3所示系統(tǒng)信息圖。它規(guī)定了系統(tǒng)中所儲存的內(nèi)容。將其所存儲的信息為運行 信息、基本信息和操作員指令信息。具體內(nèi)容如
【發(fā)明內(nèi)容】
所述。
[0090] 圖4所示系統(tǒng)甄別流程圖。系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)來源于三部分，分別是：手動輸入的 數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過核電站信息系統(tǒng)自動采集到的數(shù)據(jù)還有操作員的操作指令數(shù)據(jù)。采集到的 數(shù)據(jù)均需要經(jīng)過甄別判斷是否為故障數(shù)據(jù)。通過采集到的操作員指令信息和設備的狀態(tài)信 息進行比對，判斷出當前設備是接受指令而停止運行還是由于故障而停止運行。若是故障 數(shù)據(jù)，則記錄故障次數(shù)，將設備的累計故障次數(shù)+1，同時將數(shù)據(jù)暫時存入數(shù)據(jù)庫中，但是需 要等待人工確認后再正式存儲到數(shù)據(jù)庫中。若不是故障數(shù)據(jù)，則只記錄設備的運行時間，存 儲至數(shù)據(jù)庫中。因為核電站設備可靠性一般較高，故障發(fā)生頻率較低，所以需要人工確認的 數(shù)據(jù)不是很多。
[0091] 圖5所示可靠性數(shù)據(jù)計算流圖?？煽啃詳?shù)據(jù)的計算分為備用設備的失效模型，需 求失效模型和運行失效模型。根據(jù)設備的屬性以及失效模式，選擇不同的失效模型。備用 設備失效模型考慮備用失效和需求失效兩種因素的影響。備用設備發(fā)生失效的概率計算公 式如下：
[0092] P = Pd+λ TTest/2 (I)
[0093] 式中P為備用設備發(fā)生失效的概率；匕為設備在每次需求時發(fā)生失效的概率，是 一個固定值，其概率與備用時間無關；λ為備用失效率，在設備整個備用期間不發(fā)生變化； Tfe3t為設備的試驗周期。
[0094] 設備的運行失效率λ是指設備在運行過程中在單位時間內(nèi)發(fā)生失效的次數(shù)。
[0095] 設備運行失效率的點估計：
[0096] (3) -般情況：假設在研究階段失效率是恒定的，設備運行失效率λ則以下面的 公式估算：
[0097] λ = Ν/Τ (2)
[0098] 式中，N--所觀察到的運行失效次數(shù)；
[0099] T 設備的累計運彳丁時間。
[0100] (2)沒有觀察到任何一個運行失效的特殊情況，也就是設備的運行失效次數(shù)NSO 時：當在研究階段沒有觀察到任何一個運行失效時，可以通過《X 2在50 %的規(guī)則》來估算。 這時，λ由下面的公式算出：
[0102] 設備的需求失效概率P是指設備在需求（發(fā)生狀態(tài)變換）時發(fā)生失效的概率也就 是是指當設備接到命令時（要求打開、關閉、啟動、停機等）設備拒絕改變狀態(tài)的概率。
[0103] 假設在研究階段失效率是恒定的，設備的需求失效概率P以下面的公式估算：
[0104] (1) -般情況下，設備的需求失效概率為
[0105] P = Nds/Ns (4)
[0106] 式中，Nds-一所觀察到的設備狀態(tài)變換失效次數(shù)（即累計需求失效次數(shù)）；
[0107] Ns一一設備狀態(tài)變化總次數(shù)（即累積需求次數(shù)）。
[0108] (2)沒有觀察到任何一個設備狀態(tài)變換故障的特殊情況：當在研究階段沒有觀察 到任何一個設備狀態(tài)變換故障時，可以通過使用《X 2在50 %的規(guī)則》估算。這時，P以下面 的公式算出：
[0110] 當需求失效次數(shù)小于5時，需要利用貝葉斯方法結合先驗數(shù)據(jù)進行求解。貝葉斯 估計方法是根據(jù)貝葉斯定理進行統(tǒng)計推斷的方法。此種方法假設被估計參數(shù)是服從某一先 驗分布的隨機變量，并綜合利用先驗數(shù)據(jù)及對所關注對象的觀測（采集）數(shù)據(jù)，得到適用于 這一特定對象的更合理的后驗數(shù)據(jù)。按貝葉斯定理，參數(shù)的后驗分布正比于其先驗分布與 試驗結果的似然函數(shù)之積。通常似然函數(shù)較易求得，而先驗分