[發明專利]降低核電廠的松脫部件與振動監測誤報警率的系統和方法

有效

• 申請號: 201811319908.3
• 申請日: 2018-11-07
• 公開（公告）號: CN109357753B
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 凌君;譚珂;溫小梅;欒振華;劉肇陽;劉新;趙建光
• 申請（專利權）人: 深圳中廣核工程設計有限公司;中廣核工程有限公司;中國廣核集團有限公司;中國廣核電力股份有限公司
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00;G01M13/00;G08B21/18
• 代理公司: 深圳市順天達專利商標代理有限公司 44217
• 代理人: 蔡曉紅;柯夏荷

1.一種降低核電廠的松脫部件與振動監測誤報警率的系統，其特征在于，所述系統包括：

信號采集判斷模塊，連接松脫部件，用于持續采集松脫部件的實際振動信號，并同時監控實際振動信號的振幅，當某一時刻振動信號振幅超過觸發閾值，采集該時刻附近時間段的振動信號的多個振幅，對多個振幅進行計算、求均方根值，若所述均方根值大于預設的均方根閾值時，發送該振動信號；

模糊智能識別模塊，連接信號采集判斷模塊，用于接收所述振動信號，根據所述振動信號的特征向量參數和隸屬度函數計算值來判定振動信號的病態征兆和異常征兆，選擇對異常征兆信號進行報警；

所述模糊智能識別模塊包括：

建立模塊,用于根據實測的特征向量參數和異常模糊參數之間的關系建立隸屬度函數；

比較模塊,用于根據隸屬度函數對所述實測的特征向量參數和異常模糊參數進行差異比較,若差異值大于預設的隸屬度函數閾值時，選擇對所述異常征兆信號進行報警；

所述特征向量參數包括：振動信號曲線的波形上升沿的斜率(x₁)、波形下降沿的斜率(x₂)、事件波紋(x₃)以及波形寬度(x₄)；

所述建立模塊進一步包括:

實測函數建立模塊,用于根據實測的振動信號的特征向量參數建立函數U₀，u₀＝[x₁,x₂,x₃,x₄]；

理論函數建立模塊,用于根據歷史理論振動信號的特征向量參數建立函數Ui；

隸屬度函數建立模塊,用于根據函數U0和Ui計算實測值和理論值的距離函數di；

隸屬度函數計算模塊,用于計算每一個特征向量對應參數差值,各特征向量參數中差值最大值設為D,并計算隸屬度函數R_Ui(U0)；

所述比較模塊還用于將隸屬度函數R_Ui(U0)與預設的隸屬度函數閾值λ進行比較,并判定振動信號的病態征兆和異常征兆，選擇對異常征兆信號進行報警。

2.根據權利要求1所述系統，其特征在于，所述信號采集判斷模塊包括：

采集監測模塊，連接松脫部件，用于持續采集松脫部件的實際振動信號，同時實時監控持續采集的實際振動信號的振幅；并對所述振動信號進行低通和高通濾波；當監視到某一時刻振動信號振幅超過預設的觸發閾值，采集該時刻附近時間段的振動信號的多個振幅；

計算模塊，連接所述采集監測模塊，用于根據所述采集該時刻附近時間段的多個振幅，計算求取其短時的均方根值；

判斷模塊，連接計算模塊，用于調取預設的均方根閾值，并判斷在實際均方根值大于預設的均方根閾值時，發送該振動信號至模糊智能識別模塊。

3.根據權利要求2所述系統，其特征在于，所述判斷模塊還用于判斷若實際均方根值小于預設的均方根閾值，拒絕發送振動信號至所述模糊智能識別模塊。

4.根據權利要求1所述系統，其特征在于，所述比較模塊還用于比較若差異值小于預設的隸屬度函數閾值時，判斷為病態征兆振動信號，拒絕識別。

5.根據權利要求1所述系統，其特征在于，所述異常征兆和病態征兆的判斷條件是：

若隸屬度函數R_Ui(U0)小于預設隸屬度函數閾值λ，判斷待識別異常征兆集為病態，拒絕識別；

若隸屬度函數R_Ui(U0)大于預設隸屬度函數閾值λ，判斷待識別異常征兆集健康，按最大隸屬原則對各實測的特征向量參數進行判定，觸發報警。