基于自适应AR模型的核电站松动件报警方法

• 作者: 方力先 曹衍龙 杨将新 沈小要 谢永诚 郑华文
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: 自适应AR模型 松动件 报警
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 反应堆工程
• 页码范围: 701-705
• 分类号: TL353
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈小要		8	41	4.0	6.0
2	谢永诚		54	190	7.0	11.0
3	方力先		11	36	3.0	5.0