[发明专利]基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱计算方法

说明书

本发明公开了一种基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱计算方法，通过对反应堆中子噪声通道信号进行小波节点离散，并消除取得节点过程中的频率混淆，然后对小波离散节点进行信号重建，得到反应堆噪声通道分频段信号，最后依次对反应堆噪声通道各分频段信号进行频谱计算，得到该频段频谱信息。本发明基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱分析方法，能更好的实现反应堆中子噪声频谱各频段精细划分和局部特征提取，极大地提高了分析能力和分析精度，为反应堆的运行监测和故障诊断提供输入条件，对反应堆的安全运行和专家系统的建设具有显著的进步意义。

技术领域

本发明属于核反应堆监测及故障诊断技术领域，尤其是涉及一种基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱计算方法。

背景技术

反应堆噪声分析始于研究堆芯物理特性，逐渐发展到用于反应堆工程技术的其他领域。特别是经过了近30年的研究发展，已经成为了动力堆特别是压水堆运行工况辅助监测的有力工具，已被列入设计规范和有关安全法规导则中，新近运行和建造中的压水堆核电厂，例如田湾核电站和AP1000都装有不同功能的噪声分析诊断系统。

基于傅立叶分析的第一代反应堆噪声分析方法可以获取反应堆核噪声的基本频谱特性，但是无法捕捉反应堆核噪声频谱的细微变化。傅里叶分析方法的不足主要表现在：

1)适应平稳信号，不适应非平稳信号；

2)为得到一个时域信号的频域特征，必须使用信号在时域中的全部信息；

3)算法对信号的奇异性不敏感，但工程中用户关心信号的奇异性；

4)工程中信号既包含高频信息又包含低频信息，这就要求对高频信息时间间隔应相对变小以给出精确的高频信息，对低频信息时间间隔应相对变宽以给出一个周期内的完整信息，傅立叶分析无法进行多分辨率分析；

小波分析是时频分析的另一种方法，小波分析具有以下特点：

1)既适应平稳信号又适应非平稳信号，在高频范围内时间分辨率高，在低频范围内频率分辨率高，可进行多分辨率分析；

2)可将信号分解到各个频带尺度上；

综上所述，现有成熟的反应堆中子噪声频谱分析方法只能获取噪声频谱宏观特性，对频谱局部特性的分辨率很差。针对这个问题，本发明基于小波算法开发一套反应堆核噪声频谱分析程序，从精细频谱分析的角度对冷却剂局部沸腾事故进行预判和规避，同时为了处理传统的小波算法在节点分解及重建过程中引入的频率混淆的问题，本发明对传统小波算法进行了改进。

本发明的目的在于解决现有反应堆中子噪声频谱分析方法只能获取噪声频谱宏观特性，但无法捕捉频谱局部特征这一问题。与传统的反应堆中子噪声频谱分析方法相比，基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱分析方法具有更加实用的工程价值。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明提供了一种基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱计算方法，本发明利用小波算法可以很好的处理非平稳过程的特点，建立基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱分析方法，通过改进的小波算法，实现反应堆中子噪声频谱的各频段精细划分，得到反应堆任意频段的频谱，从而为反应堆的运行监测和故障诊断提供输入条件。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于改进小波算法的反应堆中子噪声频谱计算方法，包括如下步骤：

步骤一、对反应堆中子噪声通道信号进行小波节点离散，并消除取得节点过程中的频率混淆；

步骤二、对小波离散节点进行信号重建，得到反应堆噪声通道分频段信号；

步骤三、依次对反应堆噪声通道各分频段信号进行频谱计算，得到该频段频谱信息。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：