時頻分析技術在AP1000特殊監(jiān)測系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、反應堆冷卻劑泵振動監(jiān)測系統(tǒng)和數字式金屬撞擊監(jiān)測系統(tǒng)是AP1000數字化儀控系統(tǒng)的兩個重要監(jiān)測系統(tǒng)，它們通過自身安裝的相應傳感器實現對主泵的振動水平監(jiān)測以及對金屬松動部件的報警、定位以及質量估計等。
　　目前，反應堆冷卻劑泵振動監(jiān)測系統(tǒng)主要通過設置振動幅值閾值以及觀察轉速諧波的方法來對主泵的振動狀態(tài)進行早期預警，而這兩個方法都是通過對振動信號進行快速傅里葉變換實現的。傅里葉變換作為最常用的信號處理方法，主要適用于分析線性平穩(wěn)信號，而

2、且，其傅里葉變換的頻率特性是基于信號全局的，不能實現信號的局部特征分析。然而，高速旋轉的主泵轉子的振動信號通常都是非線性的，而且一些早期故障發(fā)生時能量非常低，這就要求相關的信號處理方法能夠對信號的局部特征有較好的識別能力，傅里葉變換是無法滿足這個要求的。
　　數字式金屬撞擊監(jiān)測系統(tǒng)主要是通過監(jiān)測金屬松動部件與反應堆系統(tǒng)內壁或者結構撞擊時產生的聲波信號進行報警、定位和質量估計的，但是撞擊信號一般都會伴隨大量的本底噪聲，噪聲水平的隨機

3、變化很可能造成監(jiān)測系統(tǒng)的誤報警，另外，一些低能量的撞擊也需要被精確地識別、報警，所以為了提高監(jiān)測系統(tǒng)的報警準確率，就需要對金屬松動部件的撞擊信號進行去噪預處理。
　　為了能夠對主泵振動信號進行局部特征識別，發(fā)現早期故障，以及提高對金屬撞擊信號報警的準確率，本文針對信號特性采用時頻分析方法，對主泵轉子常見故障進行特征提取，并實現金屬撞擊信號的去噪預處理，以提高反應堆冷卻劑泵振動監(jiān)測系統(tǒng)的早期預警能力。
　　首先，對主泵轉子的常

4、見故障，如轉子不平衡、開裂紋、碰撞摩擦以及松動等故障特征進行了分析研究，并結合轉子動力學理論對各種故障模式建立了數學模型，研究了在不同故障模式下的轉子運動軌跡以及幅頻特性。針對金屬松動部件的撞擊過程，搭建了簡單的實驗平臺，用不同質量的鋼球從不同高度對靶板進行撞擊，并獲取了松動部件撞擊的模擬信號。經過對不同撞擊信號的頻率特點分析，得到了不同質量和不同高度的撞擊信號特點。
　　然后，采用小波變換的時頻分析方法對主泵轉子的故障仿真信號以

5、及金屬撞擊模擬實驗信號分別進行特征識別和信號預處理技術研究。首先針對小波變換在工程應用中常見的一些局限性，如小波包分解頻帶混淆問題、最優(yōu)小波基函數選擇問題等進行了研究，提出了利用格雷編碼和移頻的方法實現小波包頻帶的正確排序，解決頻率混淆的問題，同時，研究了小波參數化方法，豐富了小波基函數庫，利用最大互相關系數方法和最優(yōu)能量-熵方法對小波基函數的選擇問題進行了對比分析，找到了適合分析信號的小波基選擇方法。然后，利用小波包變換對主泵轉子的各

6、種故障信號進了特征識別，對金屬撞擊信號在不同信噪比的情況下進行了新閾值函數的小波去噪仿真研究。仿真結果表明，小波變換方法不僅能夠成功識別轉子故障的主要特征頻率，而且對一些能量較小的頻率特征也能夠實現局部分析；小波去噪方法也能夠實現對不同信噪比水平下的金屬撞擊信號去噪處理，在一定范圍內提高了信噪比。
　　最后，結合Hilebert-huang變換（HHT）和小波包各自的特點，研究了改進 HHT算法和小波包EMD去噪算法。針對HHT在