摘要：随着工业自动化系统复杂度提升，仪控设备故障诊断对维修人员的逻辑分析能力要求日益严苛。传统培训模式存在案例碎片化、逻辑训练系统性不足等问题，制约了维修效率与安全性。本文将故障树分析方法引入仪控维修人员能力培养体系，构建三维培养模式。实践表明，该模式提升了维修人员对复杂故障的系统性诊断能力，平均故障定位时间缩短，误判率下降。研究为高可靠性工业场景下技能人才培养提供了一定的方法论支撑。关键词：故障树分析；仪控维修人员；诊断能力；培养模式创新

1、行业先进实践对比与改进方向探析

（1）中核集团。依托其强大的工程设计与科研实力，在部分新建机组或重点项目中尝试引入高精度设备模型进行可视化培训，并建立了初步的维修知识库系统。其优势在于模型精度高，与设计源数据结合紧密。然而，其不足在于：培训场景的“故障注入”灵活性与多样性有待提升，缺乏基于FTA 深度构建的故障诊断逻辑训练模块；现有知识库的智能化程度，基于案例的主动推送、诊断推理支持相对有限，系统覆盖的广度和与现场工作流程的整合深度也有优化空间。

（2）中广核集团。在“智慧电厂”战略引领下，其维修培训数字化转型步伐较快，尤其在利用大数据分析预测设备潜在故障方面表现突出。其开发的移动应用 员现场信息查询与部分流程操作。主要可提升点在于虚拟实操培训，特别是 现有培训内容在系统化引导维修人员掌握从故障现象、FTA 拆解、精准定 略显不足。培训模块与维修过程管理的联动性可进一步增强。通过对标分 先实践在深度沉浸式技能训练，尤其是复杂故障诊断逻辑的模拟和基于FTA 等系统化方法的诊断能力结构化培养方面，仍存在显著的提升空间。

2、融合FTA 与数字技术的仪控维修诊断能力培养创新模式及具体措

2.1 深度集成FTA 的智能培训知识库与学习平台

2.1.1 核心构建

开发了专门的仪控维修培训软件平台，其核心模块是一个深度集成FTA 的智能知识库。该知识库系统梳理了电厂主要仪控系统，比如反应堆保护系统、DCS、PLC 控制柜、传感器回路等的历史故障案例、设备手册、原理图、逻辑图、定值单等。

2.1.2FTA 深度融入

对每个典型故障案例或关键设备潜在失效模式，都构建了标准的故障树模型。平台不仅展示静态的 FTA 图，更能实现动态交互：学员可点击故障树中的基本事件、逻辑门，查看详细信息，比如事件定义、检测方法、相关设备参数、历史发生概率、后果说明、维修规程链接。更重要的是，平台提供“故障诊断沙盘”功能给定一个故障现象，学员利用知识库资源，自主或半引导式地逐步构建或补充对应的故障树，分析传感器故障？变送器故障？信号电缆断线？DCS 卡件故障？逻辑错误？并最终锁定最可能的根源。

2.1.3 智能化辅助

平台利用智能化技术，能根据学员的诊断路径、提出的假设、查询的信息，进行实时反馈和提示，引导其学习标准的FTA 分析思路和方法。同时，系统能根据学员的学习进度、薄弱环节。比如某个逻辑门理解不清、对某种失效模式不熟悉，智能推送相关的学习资料、微课视频或练习题。

2.2 基于VR 的沉浸式高仿真故障诊断与处置实训

（1）场景高保真复现。利用VR 技术，1:1 高精度构建电厂关键仪控设备，比如主控室操作站、现场机柜间、重要阀门执行机构、变送器安装点等的虚拟环境。 节包括设备外观、标签、管线走向、周围空间布局。FTA 驱动的故障注入与演练则是是核心创新点 以根据培训目标，在 VR 场景中灵活“注入”基于FTA 设计的各类故障。1、单点故障 出卡死、某个继电器触点粘连。2、隐性故障、共因故障。模拟冗余通道中的 诊断发现、模拟同一电源卡件故障导致多个关联信号异常。3、复杂连锁故障，模拟由某个初始事件引发一系列符合FTA 逻辑链的后续故障现象。

（2）沉浸式诊断与操作。学员佩戴VR 头显和手柄，完全“置身”于虚拟的故障现场。他们需要像在真实场景中一样，查看DCS 画面报警、参数趋势，在虚拟机柜前观察指示灯状态，使用虚拟万用表测量端子排电压、电流、电阻，使用虚拟信号发生器注入测试信号。根据观察到的现象，结合头脑中的系统知识和平台FTA 知识库的辅助，运用FTA 逻辑进行层层推理，提出假设，设计验证步骤。在虚拟环境中执行验证操作和维修操作，观察系统响应，最终确认并排除故障根源。系统全程记录学员的操作步骤、判断依据、时间消耗和最终结果。VR 环境完全消除了实操中的安全风险，允许学员大胆尝试、反复练习，尤其适合训练处理高风险或难以复现的复杂故障。一次VR 演练的成本远低于真实设备的停运和物料消耗。

2.3 线上线下融合、数据驱动的闭环培训管理

O2O 混合式学习是将线上知识库学习、VR 技能实训与线下的课堂研讨、导师辅导、小范围实物拆装练习有机结合，形成优势互补。

2.3.1 能力精准画像与个性化提升

平台包括 VR 系统全面采集学员在在线学习、练习、VR 实训、理论考核等各个环节的数据：如知识点的掌握程度、诊断路径的选择、常用工具、仪表的使用熟练度、故障定位的准确率与效率、操作规范性、安全规范遵守情况等。基于这些数据，结合FTA 中识别的关键设备、高频故障点、易错环节，为每位学员构建动态的“能力画像”和“短板地图”。

2.3.2 精准施训与闭环

2.4 初步成效与展望

该融合 FTA 与数字技术的创新培养模式实施以来，在仪控维修人员诊断能力提升方面已取得明显成效。（1）诊断思维系统化。维修人员普遍掌握了FTA 的基本方法和思维模式，面对复杂故障时，能够更有条理地进行假设、验证和排除，减少了盲目性和经验主义错误，诊断逻辑性显著增强。

（2）技能熟练度与效率提升。VR 沉浸式实训使学员在短时间内获得了远超传统模式的“实操”经验量，尤其是在处理高风险、复杂、罕见故障方面。数据显示，受训人员在模拟故障诊断演练中的平均定位时间缩短约 30% ，一次诊断准确率提升显著。

（3）知识传承与标准化。集成FTA 的智能知识库成为宝贵的组织资产，促进了隐性知识的显性化和标准化。新员工能更快地掌握系统原理和诊断方法，加速了人才培养周期。基于数据的“能力画像”为精准化、个性化培训提供了科学依据。

（4）安全文化强化。VR 环境下的“零风险”演练，让安全规程得以在高度仿真的压力下反复训练和固化，强化了维修人员的安全意识和行为习惯。一方面，将探索引入更先进的AI 技术，如利用自然语言处理自动从维修报告和历史数据中提炼故障模式、构建、优化FTA 模型；开发更智能的“虚拟导师”，在VR 环境中提供更实时、个性化的引导。另一方面，将强化VR、MR 技术应用，探索在真实设备上叠加虚拟故障信息的现场辅助诊断与维修指导。最终目标是构建一个集知识学习、技能实训、能力评估、经验反馈、持续优化于一体的智能化仪控维修人才赋能生态系统，为核电安全、稳定、高效运行提供坚实的人才保障。

结语：

综上，将故障树分析深度融入仪控维修人员诊断能力培养，通过构建知识内化、技能锤炼、智慧生成创新模式，有效解决了传统培训中知识碎片化、推理训练不足、实战能力提升慢的痛点，最终保障设备可靠性和生产安全。

参考文献：

[1]陈勇.基于故障树理论的 Dash4000 监护仪故障检修方法研究[J].医疗卫生装备,2024,38(3):32-34.

[2]赵强.故障树分析法在汽车维修领域的应用研究[J].时代汽车,2024(14):7106943991.

[3]孙明健.安全仪表系统中故障树分析法的应用[J].化工管理,2024(2):33725946.