[发明专利]核电站信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明适用于核电技术领域，提供了一种核电站信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质。核电站信号识别方法包括：获取待识别信号；对所述待识别信号进行滤波，得到观测信号；使用基于盲解卷积的特征向量算法，对所述观测信号进行求解，得到恢复信号；对预设窗口长度范围内的所述恢复信号进行短时均方根计算，得到修正信号；根据预设的支持向量机模型对所述修正信号进行识别，确定所述修正信号的信号类型；若所述信号类型为冲击信号，则按照预设的报警方式进行报警。本发明的技术方案能够在核电厂复杂的强噪声环境下，在低信噪比条件下，准确的识别和提取冲击信号，从而大幅度提高对松脱部件的报警准确率，降低误报警率和漏报警率。

技术领域

本发明属于核电技术领域，尤其涉及一种核电站信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

核电厂一回路松脱部件监测系统是核反应堆重要的监测系统之一，主要用于监测反应堆一回路中的脱落件和松动部件，防止安装阶段遗留在管道的“零件”或运行中脱落件对管道或压力容器内构件的冲击，从而对核电站一回路关键设备的运行提供安全防护。

目前，对核电厂松脱部件的监测和报警常采用计算信号均方根值的方法，根据信号的均方根值与报警阈值比较，确定是否存在松脱部件，以及是否触发报警。但是，在噪声水平可变，冲击信号存在频散，干扰信号存在的情况下，尤其是当时域幅值剧烈变化，并且具有很高的短时能量干扰信号时，通过简单的阈值判断难以将冲击信号和噪声信号很好区分开来，容易导致误报警或者漏报警，同时，报警阈值难以合理确定，也增加了误报警或者漏报警风险。

故，有必要提供一种技术方案，以解决上述技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种核电站信号识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术无法准确识别松脱部件的冲击信号，导致松脱部件监测报警的误报率高和漏报率高的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种核电站信号识别方法，包括：

获取待识别信号；

对所述待识别信号进行滤波，得到观测信号；

使用基于盲解卷积的特征向量算法，对所述观测信号进行求解，得到恢复信号；

对预设窗口长度范围内的所述恢复信号进行短时均方根计算，得到修正信号；

根据预设的支持向量机模型对所述修正信号进行识别，确定所述修正信号的信号类型；

若所述信号类型为冲击信号，则按照预设的报警方式进行报警。

作为本发明核电站信号识别方法的一种改进，所述使用基于盲解卷积的特征向量算法，对所述观测信号进行求解，得到恢复信号包括：

随机生成系数向量，并设置迭代次数的初始值；

对所述系数向量和所述观测信号进行卷积计算，得到输出信号；

根据所述输出信号、所述系数向量和所述观测信号，使用特征向量算法更新所述系数向量；

对所述迭代次数进行加1操作后，若所述迭代次数达到预设的最大迭代次数，则将所述输出信号作为所述恢复信号，否则，返回所述对所述系数向量和所述观测信号进行卷积计算，得到输出信号的步骤继续执行，直到所述迭代次数达到所述最大迭代次数为止。

作为本发明核电站信号识别方法的一种改进，所述根据所述输出信号、所述系数向量和所述原始信号，使用特征向量算法更新所述系数向量包括：

按照如下公式计算系数矩阵R_yy和

R_yy＝E(Y_i·Y_i^T)