为了使核动力装置故障诊断系统具有良好的性能,不仅要研究适合于核动力装置特点的各种诊断方法,还需要对核动力装置的故障现象和故障机理进行深入研究和分析。这些都需要有大量的核动力装置发生故障时的数据和处理各种故障的有关知识。由于历史运行数据中故障数据比较缺乏、通过实验设备模拟故障造价又过高,因此解决故障状态的数据来源问题成为研究核动力装置故障诊断技术的一个瓶颈。为此本文提出了对核动力装置系统中各个主要设备进行模块化建模和利用热工水力软件(RELAP5)两种途径解决故障诊断系统研究过程中的数据平台问题。通过对这两种方法的研究和实现的难易程度的对比分析,最终确定并利用RELAP5建立了核动力装置一、二回路系统的模型。以该模型为数据平台,选择秦山一期核电站为对象,对蒸汽发生器U型管破裂、故障引起的蒸汽流量增加、故障引起的给水流量减少等故障进行了仿真,通过仿真结果分析可知所建立的模型节点划分是合理的,数据输入卡编制准确,RELAP5的计算结果是正确的。最后将所研究的数据平台与基于神经网络故障诊断系统进行了联调实验,实验结果表明,基于RELAP5建立的数据平台可以为核动力装置的故障诊断系统的研究提供数据支持。