本發(fā)明屬于核反應(yīng)堆監(jiān)測及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜計(jì)算方法。

背景技術(shù)：

反應(yīng)堆噪聲分析始于研究堆芯物理特性，逐漸發(fā)展到用于反應(yīng)堆工程技術(shù)的其他領(lǐng)域。特別是經(jīng)過了近30年的研究發(fā)展，已經(jīng)成為了動(dòng)力堆特別是壓水堆運(yùn)行工況輔助監(jiān)測的有力工具，已被列入設(shè)計(jì)規(guī)范和有關(guān)安全法規(guī)導(dǎo)則中，新近運(yùn)行和建造中的壓水堆核電廠，例如田灣核電站和ap1000都裝有不同功能的噪聲分析診斷系統(tǒng)。

基于傅立葉分析的第一代反應(yīng)堆噪聲分析方法可以獲取反應(yīng)堆核噪聲的基本頻譜特性，但是無法捕捉反應(yīng)堆核噪聲頻譜的細(xì)微變化。傅里葉分析方法的不足主要表現(xiàn)在：

1)適應(yīng)平穩(wěn)信號，不適應(yīng)非平穩(wěn)信號；

2)為得到一個(gè)時(shí)域信號的頻域特征，必須使用信號在時(shí)域中的全部信息；

3)算法對信號的奇異性不敏感，但工程中用戶關(guān)心信號的奇異性；

4)工程中信號既包含高頻信息又包含低頻信息，這就要求對高頻信息時(shí)間間隔應(yīng)相對變小以給出精確的高頻信息，對低頻信息時(shí)間間隔應(yīng)相對變寬以給出一個(gè)周期內(nèi)的完整信息，傅立葉分析無法進(jìn)行多分辨率分析；

小波分析是時(shí)頻分析的另一種方法，小波分析具有以下特點(diǎn)：

1)既適應(yīng)平穩(wěn)信號又適應(yīng)非平穩(wěn)信號，在高頻范圍內(nèi)時(shí)間分辨率高，在低頻范圍內(nèi)頻率分辨率高，可進(jìn)行多分辨率分析；

2)可將信號分解到各個(gè)頻帶尺度上；

綜上所述，現(xiàn)有成熟的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法只能獲取噪聲頻譜宏觀特性，對頻譜局部特性的分辨率很差。針對這個(gè)問題，本發(fā)明基于小波算法開發(fā)一套反應(yīng)堆核噪聲頻譜分析程序，從精細(xì)頻譜分析的角度對冷卻劑局部沸騰事故進(jìn)行預(yù)判和規(guī)避，同時(shí)為了處理傳統(tǒng)的小波算法在節(jié)點(diǎn)分解及重建過程中引入的頻率混淆的問題，本發(fā)明對傳統(tǒng)小波算法進(jìn)行了改進(jìn)。

本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法只能獲取噪聲頻譜宏觀特性，但無法捕捉頻譜局部特征這一問題。與傳統(tǒng)的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法相比，基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法具有更加實(shí)用的工程價(jià)值。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn)，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜計(jì)算方法，本發(fā)明利用小波算法可以很好的處理非平穩(wěn)過程的特點(diǎn)，建立基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法，通過改進(jìn)的小波算法，實(shí)現(xiàn)反應(yīng)堆中子噪聲頻譜的各頻段精細(xì)劃分，得到反應(yīng)堆任意頻段的頻譜，從而為反應(yīng)堆的運(yùn)行監(jiān)測和故障診斷提供輸入條件。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜計(jì)算方法，包括如下步驟：

步驟一、對反應(yīng)堆中子噪聲通道信號進(jìn)行小波節(jié)點(diǎn)離散，并消除取得節(jié)點(diǎn)過程中的頻率混淆；

步驟二、對小波離散節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信號重建，得到反應(yīng)堆噪聲通道分頻段信號；

步驟三、依次對反應(yīng)堆噪聲通道各分頻段信號進(jìn)行頻譜計(jì)算，得到該頻段頻譜信息。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的積極效果是：

現(xiàn)有方法基于傅立葉頻譜分析技術(shù)進(jìn)行反應(yīng)堆噪聲分析，但是實(shí)際反應(yīng)堆堆芯極其復(fù)雜，反應(yīng)堆噪聲信號是非平穩(wěn)信號，傅立葉分析技術(shù)處理非平穩(wěn)信號存在著先天的不足，因而本發(fā)明基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法，能更好的實(shí)現(xiàn)反應(yīng)堆中子噪聲頻譜各頻段精細(xì)劃分和局部特征提取，極大地提高了分析能力和分析精度，為反應(yīng)堆的運(yùn)行監(jiān)測和故障診斷提供輸入條件，對反應(yīng)堆的安全運(yùn)行和專家系統(tǒng)的建設(shè)具有顯著的進(jìn)步意義。

附圖說明

本發(fā)明將通過例子并參照附圖的方式說明，其中：

圖1反應(yīng)堆中子噪聲兩通道信號頻譜傅立葉分析結(jié)果(0rad/s到314.16rad/s)。

圖2基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲信號小波分解算法。

圖3基于改進(jìn)小波算法的反應(yīng)堆中子噪聲信號小波節(jié)點(diǎn)重建算法。

圖4反應(yīng)堆中子噪聲兩通道節(jié)點(diǎn)(2，0)重建信號頻譜基于改進(jìn)小波算法的分析結(jié)果(0rad/s到78.54rad/s)。

圖5反應(yīng)堆中子噪聲兩通道節(jié)點(diǎn)(2，1)重建信號頻譜基于改進(jìn)小波算法的分析結(jié)果(78.54rad/s到157.08rad/s)。

圖6反應(yīng)堆中子噪聲兩通道節(jié)點(diǎn)(2，2)重建信號頻譜基于改進(jìn)小波算法的分析結(jié)果(157.08rad/s到235.62rad/s)。

圖7反應(yīng)堆中子噪聲兩通道節(jié)點(diǎn)(2，3)重建信號頻譜基于改進(jìn)小波算法的分析結(jié)果(235.62rad/s到314.16rad/s)。

具體實(shí)施方式

準(zhǔn)備反應(yīng)堆噪聲兩通道信號的數(shù)據(jù)文件，根據(jù)奈奎斯特判據(jù)，將采樣頻率設(shè)定為待分析頻域上限的2倍以上。

步驟一、基于數(shù)據(jù)文件，對反應(yīng)堆中子噪聲通道信號進(jìn)行小波節(jié)點(diǎn)離散：

小波分解算法的流程如圖2所示：

其中，算子ol的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

s(k)＝0(n/4<k<3n/4)

其中，w＝e^-j2π/n，n表示當(dāng)前分析尺度上的數(shù)據(jù)長度，s(n)是算子ol的輸出。

算子oh的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

s(k)＝0(0≤k<n/4)∪(3n/4<k≤n)

其中，w＝e^-j2π/n，n表示當(dāng)前分析尺度上的數(shù)據(jù)長度，s(n)是算子oh的輸出。

令節(jié)點(diǎn)[0,0]為xj-1，節(jié)點(diǎn)[1,0]為xj，消除取得節(jié)點(diǎn)[1,0]過程中頻率混淆的算法：

(1)xj-1與h卷積后，設(shè)結(jié)果為先對進(jìn)行快速傅立葉變換；

(2)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于fs/2^j+1的部分譜置零；

(3)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(4)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，采樣后的結(jié)果作為xj再進(jìn)行下一步分解。

令節(jié)點(diǎn)[0,0]為xj-1，節(jié)點(diǎn)[1,1]為xj，消除取得節(jié)點(diǎn)[1,1]過程中頻率混淆的算法：

(1)xj-1與g卷積后，設(shè)結(jié)果為先對進(jìn)行快速傅立葉變換；

(2)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于fs/2^j+1的部分譜置零；

(3)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(4)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，采樣后的結(jié)果為xj。

令節(jié)點(diǎn)[1,0]為xj，節(jié)點(diǎn)[2,0]為xj+1，消除取得節(jié)點(diǎn)[2,0]過程中頻率混淆的算法：

(1)xj與h卷積后，設(shè)結(jié)果為先對進(jìn)行快速傅立葉變換；

(2)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于fs/2^j+2的部分譜置零；

(3)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(4)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，采樣后的結(jié)果為xj+1。

令節(jié)點(diǎn)[1,0]為xj，節(jié)點(diǎn)[2,1]為xj+1，消除取得節(jié)點(diǎn)[2,1]過程中頻率混淆的算法：

(1)xj與g卷積后，設(shè)結(jié)果為先對進(jìn)行快速傅立葉變換；

(2)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于fs/2^j+2的部分譜置零；

(3)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(4)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，采樣后的結(jié)果為xj+1。

令節(jié)點(diǎn)[1,1]為xj，節(jié)點(diǎn)[2,2]為xj+1，消除取得節(jié)點(diǎn)[2,2]過程中頻率混淆的算法：

(1)xj與h卷積后，設(shè)結(jié)果為先對進(jìn)行快速傅立葉變換；

(2)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于3fs/2^j+2的部分譜置零；

(3)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(4)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，采樣后的結(jié)果為xj+1。

令節(jié)點(diǎn)[1,1]為xj，節(jié)點(diǎn)[2,3]為xj+1，消除取得節(jié)點(diǎn)[2,3]過程中頻率混淆的算法：

(1)xj與g卷積后，設(shè)結(jié)果為先對進(jìn)行快速傅立葉變換；

(2)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于3fs/2^j+2的部分譜置零；

(3)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(4)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)采樣，采樣后的結(jié)果為xj+1。

步驟二、對小波離散節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信號重建，得到反應(yīng)堆噪聲通道分頻段信號：

小波節(jié)點(diǎn)重建算法的流程如圖3所示。

對節(jié)點(diǎn)[2,0]進(jìn)行信號重建的算法：

(1)對節(jié)點(diǎn)[2,0]進(jìn)行隔點(diǎn)插零；

(2)插零后與h_inv卷積，先對該卷積的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(3)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于fs/2^j+2的部分譜置零；

(4)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(5)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)插零；

(6)將隔點(diǎn)插零結(jié)果與h_inv卷積，對卷積結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(7)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于fs/2^j+1的部分譜置零；

(8)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換，結(jié)果即為正確的重建信號；

對節(jié)點(diǎn)[2,1]進(jìn)行信號重建的算法：

(1)對節(jié)點(diǎn)[2,1]進(jìn)行隔點(diǎn)插零。

(2)插零后與g_inv卷積，先對該卷積的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(3)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于fs/2^j+2的部分譜置零；

(4)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(5)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)插零；

(6)將隔點(diǎn)插零結(jié)果與h_inv卷積，對卷積結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(7)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于fs/2^j+1的部分譜置零；

(8)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換，結(jié)果即為正確的重建信號；

對節(jié)點(diǎn)[2,2]進(jìn)行信號重建的算法：

(1)對節(jié)點(diǎn)[2,2]進(jìn)行隔點(diǎn)插零。

(2)插零后與h_inv卷積，先對該卷積的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(3)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率大于3fs/2^j+2的部分譜置零；

(4)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(5)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)插零；

(6)將隔點(diǎn)插零結(jié)果與g_inv卷積，對卷積結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(7)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于fs/2^j+1的部分譜置零；

(8)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換，結(jié)果即為正確的重建信號；

對節(jié)點(diǎn)[2,3]進(jìn)行信號重建的算法：

(1)對節(jié)點(diǎn)[2,3]進(jìn)行隔點(diǎn)插零。

(2)插零后與g_inv卷積，先對該卷積的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(3)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于3fs/2^j+2的部分譜置零；

(4)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換；

(5)對快速傅立葉逆變換的結(jié)果進(jìn)行隔點(diǎn)插零；

(6)將隔點(diǎn)插零結(jié)果與g_inv卷積，對卷積結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉變換；

(7)將快速傅立葉變換的結(jié)果中頻率小于fs/2^j+1的部分譜置零；

(8)對置零后的結(jié)果進(jìn)行快速傅立葉逆變換，結(jié)果即為正確的重建信號；

步驟三、依次對反應(yīng)堆噪聲通道各分頻段信號進(jìn)行頻譜計(jì)算，得到該頻段頻譜信息。

如圖4至圖7所示，反應(yīng)堆中子噪聲兩通道節(jié)點(diǎn)(2，0)、(2，1)、(2，2)、(2，3)的重建信號頻譜基于改進(jìn)小波算法的分析結(jié)果，與圖1所示的反應(yīng)堆中子噪聲兩通道信號頻譜傅立葉分析結(jié)果相比，實(shí)現(xiàn)了反應(yīng)堆中子噪聲頻譜各頻段精細(xì)劃分和局部特征提取這一目標(biāo)。

實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，本發(fā)明方法，改進(jìn)了傅立葉分析方法只能獲取反應(yīng)堆中子噪聲頻譜宏觀特性而無法獲取反應(yīng)堆中子噪聲頻譜局部特征這一問題。與傳統(tǒng)的反應(yīng)堆中子噪聲頻譜分析方法相比，本發(fā)明方法具有更加實(shí)用的工程價(jià)值，可以為反應(yīng)堆的運(yùn)行監(jiān)測和故障診斷提供輸入條件，對反應(yīng)堆的安全運(yùn)行和專家系統(tǒng)的建設(shè)具有顯著的進(jìn)步意義。