低信噪比下松动部件的检测方法

摘要：

针对低信噪比环境下核电站松动件的检测,以降低误报率、漏报率为目标,提出了一种基于盲解卷积算法的松动部件冲击响应提取方法,并进一步结合支持向量机分类辨识算法,给出了一种低信噪比环境下核电站松动部件检测方法.利用叠加实堆背景噪声的平板钢球跌落实验数据开展了报警研究,并对盲解卷积算法进行了参数优化设计.结果表明:优化后的盲解卷积算法能够很好地恢复出信噪比低至-20 dB的冲击响应信号,并使噪声能量降低了75％,有效抑制了噪声;给出的松动部件检测方法在信噪比低至-14dB时,仍具有极低的漏报率,并且噪声误报率和脉冲干扰误报率为零,因而具有良好的抗误报、抗漏报能力.

关键词：信噪比、振动、松动部件、盲解卷积、支持向量机

所属期刊栏目：40

分类号：TH113.1

资助基金：国家自然科学基金资助项目;国家自然科学联合基金资助项目

在线出版日期：2020-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：222-229