基于自适应AR模型的核电站松动件报警方法

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.

关键词：自适应AR模型、松动件、报警

所属期刊栏目：44

分类号：TL353(核反应堆工程)

资助基金：国家高技术研究发展计划资助项目2007AA04Z426

在线出版日期：2010-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：701-705