摘要：本文结合时-频域信号处理方法,在对冲击信号进行连续小波变换(CWT)的基础上,采用计算信号Hilbert包络线极大值的方法确定冲击信号的到达时间,并应用于网格定位。研究结果表明,该方法具有较高的定位精度,对小质量的松动部件能准确地定位其位置,且具有较好的抗噪能力。

摘要：为提高核电站松动件监测系统的报警准确率,提出用非线性分形理论对松动件进行报警。通过分析背景噪声、松动件冲击信号和背景噪声下冲击信号的关联维数发现,关联维数的变化能很好地反映出反应堆运行中的零件松动情况。即不同质量的零件松动产生的冲击信号具有相近的关联维数,且与背景信号有明显的区别;在背景信号下的钢球冲击信号仍能表现出钢球冲击信号的特征。实验证明,即使在很小信噪比下,仍能有效检测出冲击信号。

摘要：为能快速准确地检测到核电站一回路零部件的松动或脱落,提出1种基于自适应AR(auto-regressive)模型的松动件报警方法。该方法利用自适应AR模型跟踪一回路中背景噪声的变化,先对信号进行白化处理,再计算白化后信号的短时均方根(RMS),设置RMS动态阈值实现报警。采用秦山核电站一号机组背景噪声和松动件碰撞信号叠加进行了仿真试验,结果表明,该方法能够在低信噪比和噪声复杂变化的条件下快速检测出松动件碰撞信号。

摘要：针对当前的核电站松动部件定位方法在估算信号到达时间差时存在起始点难以准确判定、误差大、抗噪声性能差的缺点,提出一种基于希尔伯特变换的时间差估计方法,从而根据时间差估算松动部件位置实现定位。希尔伯特变换可提取信号轮廓线,以轮廓线的第一个峰值到达时间作为能量最大弯曲波到达传感器的时间;分析信号的主频率可以计算出弯曲波的传播速度,根据波速和信号到达不同传感器之间的时间差使用三角形定位法实现松动部件的定位分析。搭建平板试验台,在不同信噪比条件下和不同方法之间进行对比试验,结果显示这种方法的平均估计偏差为34.1mm,在信噪比为1dB时仍然能够得到比较准确的结果,具有定位精度高、抗噪声性能好、运算速度快等特点。

摘要：在分析传统松动件质量估计方法的基础上,提出一种基于支持向量机(SVM)的核电站松动件质量估计方法.分析松动件跌落碰撞信号的频率分布特征与松动件质量之间的关系,提取表征信号频谱的特征向量.以该特征向量为SVM的输入,松动件质量为输出,实现对核电站松动件质量大小的估计.最后进行平板实验验证,实验结果表明,该方法比传统方法具有更高的计算精度和实现方便性,为核电站松动件质量估计提供了一种新的方法.