[發明專利]響應學得的聲音特征的診斷系統

無效

• 申請號: 95103629.7
• 申請日: 1995-04-06
• 公開（公告）號: CN1111778A
• 公開（公告）日: 1995-11-15
• 發明（設計）人: 弗雷德·哈羅德·伯納爾
• 申請（專利權）人: 西屋電氣公司
• 主分類號: G06G7/60
• 分類號: G06G7/60;G06F15/18;G01S15/00
• 代理公司: 中國國際貿易促進委員會專利商標事務所
• 代理人: 杜日新

本發明涉及對核反應器冷卻劑管道中脫落的零件的聲音特征的識別，所述脫落的零件在運行著的壓力水核反應器或其類似物的冷卻劑管道中運動。具體地說，涉及一種包括神經網絡配置的系統，所述神經網絡可操作，以便學習代表松開零件的特定特征，并且然后用于辨別在運行的設備背景噪聲中是否存在這種特征。

當松散的金屬碎片撞擊管道壁時會發出聲音，借助于控制這種聲音，可以檢測通過核反應器冷卻系統的管道移動的金屬碎片。經過一段時間之后，這些松散的碎片可能腐蝕管道，或積聚在管道內導致運行故障。如果碎片中包括核燃料顆粒，積聚的碎片可能導致局部發熱并發生核放射。即使碎片是無害的金屬，例如松開的鋼螺母或螺栓，它們可能滯留下來導致妨礙機械系統例如閥門的正常工作，或者可能撞擊暴露的部分，結果導致破壞或產生更多的金屬碎片。通過系統的強有力的冷卻劑流會驅動這些碎片，使其具有相當的沖量。因而希望能監視這些松散碎片的存在，以便采取合適的補救措施。

借助設置聲學檢測器、放大器和門限檢測器可以提供一種檢測松散碎片的系統，以便監視由冷卻劑管道的構件發出的聲音。尤其是在管道的拐彎處，較重的金屬碎片的動量將碎片推向管道壁或阻擋物。這種系統依賴于在檢測器和放大器的頻率響應范圍內發聲幅值的增加，因而不能識別松散零件的噪聲和在正常運行時管道系統的背景噪聲即運行噪聲。使用這種檢測系統，不能容易地識別背景噪聲，例如擾動流的嗡嗡聲，也不能辨別由于熱膨脹引起的管道相對于其支撐的相對位移而產生的吱吱聲或劈拍聲以及類似的其它正常噪聲。

用于改善門限檢測系統的識別能力的裝置是公知的。例如，可以改變檢測器觸發的門限值，從而反應背景噪聲的變化，即只有當聲音大于平均背景噪聲時才觸發，以便減少誤觸發。但這具有相反的效果，即使檢測到由松散零件產生的噪聲的可能性也隨之減小。

在冷卻劑流中的松散零件可以產生不同于由直接碰撞產生的尖的聲音，例如，松散零件與直的管道部分之間的摩擦可以產生低幅值的聲音，或者由于它的限制改變了管道截面，從而改變冷卻劑流動的聲音。當然，門限檢測系統不容易響應這種低幅值的聲音。

本發明監視由冷卻劑管道發出的具有特定聲音特征的聲音。所述的聲音特征可以代表松散零件的撞擊。撞擊對于特定類型和特定大小的碎片而言具有特定的振鈴特征，一般定義一種具有特定頻率的周期波，在發生撞擊時聲音突然升高，而后基本上以指數形式降低回背景噪聲值。刮削聲和其它形式的撞擊或摩擦噪聲也有其特征，這些特征是獨特的，例如在某一時間間隔內存在特定的信號參數。按照本發明，這種特征被作為經驗學習，即作為識別參數被存儲在神經網絡的決定樹配置中。在設備運行期間，借助于持續方式監視這些識別參數的發生，就能夠精確地辨別背景噪聲的類型。雖然背景噪聲的幅值可以大于松散零件的特征幅值，并且可能包括全部或部分相同的頻率范圍，但是隨機的背景噪聲不能觸發神經網絡識別裝置。

用于自動類型辨別之類的神經網絡被披露過，如US5，010，512-Hartstein等，5，095，443-Watanabe;以及5，103，496-Andes等美國專利中。節點或神經元細胞的陣列以連續的級被這樣相互連結著，使得在給定級中的每個節點和前一級中的全部節點相連。各個神經元從前一級對其輸入施加一算述函數，并且每個產生輸出，該輸出是該神經元輸入的加權和的函數。該輸出成為下一級神經元的輸入，并且在若干級之后，至少產生一個輸出，該輸出代表初始輸入表示神經元網絡要辨識的類型的可能性。神經元處的算術函數可以是簡單的，例如為輸入的加權和（為每一種神經元的輸入都存儲著加權系數），也可以是較復雜的。在學習周期期間，各個輸入的系數被向上或向下調整，以便使最后的結果誤差最小，這樣便對網絡要辨識的類型進行學習。

神經元網絡的輸入可以代表一段時間內相繼采樣的幅值，在一頻率范圍內的頻率信息，或所選取的頻率梳，幅值和/或頻率存在的時間等等。神經網絡可用硬件實現，例如上述專利中那樣，也可以用軟件實現。