摘要
反应堆中脱落部件或金属遗留件的存在会与压力边界产生碰撞而严重影响反应堆的安全,为有效解决由于特征信息不足和模型构建不合理而导致的反应堆中金属撞击信号识别精度低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和随机森林算法(random forest,RF)的反应堆金属撞击信号识别方法.利用变分模态分解方法对原始信号进行分解得到若干分量信号,从各分量信号中提取分量特征以构成原始信号特征向量,将其作为输入建立VMD_RF模型来对撞击信号、自检信号、脉冲尖峰信号、噪声波动信号、通道闪断信号、噪声信号六类信号进行分类以识别出金属撞击信号.采用核电现场LPMS监测系统所采集的数据对该方法的可行性和有效性进行验证,结果表明,该方法在反应堆金属撞击信号的识别方面能够获得良好的识别效果.
NETL
NSTL
维普
万方数据