[0042] 下面结合附图和实施例对 本发明作进一步说明。
[0043] 如图7所示，基于小波能量谱的核电站松动部件质量估计方法，包括以下步骤：
[0044] 步骤(1)在核反应堆一回路安装多个加速度传感器，以获取核反应堆中的环境噪和松动件跌落时产生的混杂有环境噪声的冲击信号。
[0045] 步骤(2)用不同质量钢球敲击钢板来模拟核反应堆中松动件跌落时的冲击信号；通过数据采集卡、电荷放大器和加速度传感器获取钢球敲击钢板的冲击信号 ，并将这
些冲击信号组成质量估计信号库；
[0046] 所述的冲击信号 为已知质量钢球敲击钢板产生的冲击信号；
[0047] 步骤(3)对获取的冲击信号 判断幅值，以最大幅值前0.03s为开始端，取0.3s长信号数据 ，对信号数据 进行连续小波变换处理得到信号 。
[0048] 步骤(4)计算信号 的小波能量谱，根据小波能量谱图找出该图能量峰值所对应的尺度，即尺度峰值 ,然后统计不同质量钢球的冲击信号所对应的尺度峰值的均值
。
[0049] 步骤(5)用线性插值法建立不同质量钢球与尺度峰值均值之间的尺度峰值函数；
[0050] 步骤(6)通过数据采集卡、电荷放大器和加速度传感器来实现现场信号 采集，现场信号 包括松动件跌落时的冲击信号和环境背景噪声；
[0051] 步骤(7)对获取的现场信号 判断幅值，以最大幅值出现前0.03s开始，取0.3s长信号数据 ，对信号 进行连续小波变换处理得到信号 。
[0052] 步骤(8)计算信号 的小波能量谱，根据小波能量谱图找出该图尺度峰值 。
[0053] 步骤(9)将尺度峰值 带入步骤(5)建立尺度峰值函数 ，求得松动件的质量估计值 ，然后对多个通道中的松动件质量估计值求平均，得到最终的松动件质量结果。
[0054] 所述的步骤(3)和步骤(7)中连续小波变换的公式为：
[0055] ,
[0056] 其中， 为步骤(3)中的 ，为步骤(7)中的 ； 为小波函数，此处取小波函数为db2； 为 的复共轭； 为尺度因子；为时间平移因子。
即为经小波尺度 连续变换后的信号。
[0057] 所述的步骤(4)和步骤(8)中小波能量谱的公式为：
[0058] ，
[0059] 式中， 为步骤(4)中的 ，为步骤(8)中的 ； 称为在尺度 上的小波能量谱。则被分析的时间信号 的能量分布为：
[0060]
[0061] 式中， 反映了信号经小波变换后能量随尺度的变化情况。
[0062] 所述的步骤(5)中的线性插值法为：设质量数组为: ,与其对应的小波尺度均值为: ，变量 为输入小波尺度，变量 为质量估计值。
则可以建立分段函数 ：
[0063] ，( )。
[0064] 如图1所示，从同一质量钢球冲击信号三通道的小波能量谱图中不难看出，三通道传感器接收到的能量分布具有一致性，且能量峰值具有较一致的尺度，这与Hertz理论
指出的碰撞主频率是相吻合的。
[0065] 如图2所示，从不同质量钢球的冲击信号归一化后的小波能量谱图中可看出，随着冲击质量的增大，小波能量谱向右移动。这些明显的特征变化为质量估计提供了重要
依据，即可以根据尺度峰值随着冲击物质量的变化而发生转移的情况来估计松动部件的质
量。
[0066] 本发明先通过对质量估计信号库中已知质量松动件敲击钢板产生的冲击信号进行小波连续变换，然后计算信号小波能量谱，根据信号能量尺度图找到小波能量峰值处所
对应的小波尺度，统计多次同质量钢球冲击信号的尺度峰值，并求平均值。根据求得的各不
同质量钢球的尺度峰值均值与质量，并通过线性插值法建立碰撞质量尺度峰值函数。最后
通过质量尺度峰值函数来实现核电站松动件的质量估计。小波能量谱方法能很好地反映
出冲击质量的大小变化，且各通道特征具有较好的一致性。该方法能以能量图的形式将冲
击质量表示出来，直观明了，从能量图上就能大致判别冲击质量。抗干扰能力较强。在5dB
噪声干扰情况下，仍然保持冲击信号的主要特征不变；在低于0dB时，能量图主峰主要表现
为噪声信号能量特性，而冲击信号能量峰值变为次峰。若噪声是已知的，则仍能实现质量估
计。
实施例
[0067] 下面结合实施例对本发明作进一步说明：
[0068] 本发明的效果可以通过平板试验的实验结果分析说明：
[0069] 1.试验条件
[0070] 本试验的试验平台由测试对象、传感器、电荷放大器、数据采集卡和计算机构成。测试对象包括：钢球、卧式锅炉和钢板及其支撑。钢板尺寸为200cm*150cm*2cm。为了尽量
减少环境噪声的影响，在钢板的四个边沿下均加了缓冲隔离。缓冲隔离由钢板和橡胶板构
成，缓冲隔离的钢板尺寸为20cm*20cm*1.2cm,橡胶板尺寸为20cm*20cm*2cm。每个缓冲隔
离由3块钢板和3块橡胶板组成，由底层开始分别为钢板、橡胶板、钢板、橡胶板、钢板、橡
胶板，总厚度约10cm。钢球重量分别为20g、44g、100g、175g、225g、360g、510g、640g、880g、
1.12kg、1.4kg、1.8kg、2.52kg、4.1kg、9kg、11.2kg。
[0071] 2.数据采集
[0072] 数据采集包括两部分：冲击信号采集和背景噪声采集。
[0073] (1)冲击信号采集：采用三个加速度传感器，加速度传感器在钢板上呈三角形排列，可参看附图3。冲击物为不同质量钢球。冲击信号为不同质量钢球，分别在高度10cm、
15cm、20cm处敲击钢板不同点的冲击信号。
[0074] (2)背景噪声采集：采用三个加速度传感器，其中一个加速度传感器位于锅炉顶部进水口处，一个位于锅炉出水口，一个位于锅炉顶部左上方。背景噪声为锅炉从冷态到热
态过程中的背景噪声，根据锅炉运行状态（锅炉未运行前、小火、大火、水泵运转、放气等）来
采集数据，锅炉运行状态每改变一次采集一组数据。
[0075] 3.冲击试验结果及分析
[0076] 冲击信号与背景噪声分别按信噪比为-5dB、0dB、5bB、10dB进行叠加，用于试验结果分析。信噪比定义为：
[0077]
[0078] 其中， 表示噪声幅值取绝对值后求平均， 表示信号幅值取绝对值后求最大值。
[0079] 4.仿真结果
[0080] 实验结果对本发明提出的质量估计方法进行了验证。实验结果如附图4和附图5所示，附图5为1.8kg钢球无噪信号和加10dB噪声信号的小波能量图，从图中可看出含噪
信号的小波能量主峰值表现为噪声信号特征，冲击信号特征表现为次峰值。所以只要背景
噪声的频率结构是已知的，就可以根据噪声信号特征，结合信噪比情况对估值结果进行适
当的修正，从而提高质量估计的准确度。
[0081] 本发明用如下方法来计算绝对误差和相对误差：
[0082] 绝对误差： ，其中 为松动件质量真实值与估计值之间的差值。
[0083] 相对误差： ，其中 为松动件质量真实值。
[0084] 试验结果对本发明提出的松动件质量估计方法进行了验证，通过试验数据分析，建立尺度峰值函数，通过尺度峰值函数来实现松松部件的质量估计。附图6为松动件质量
与尺度之间的对应关系，表1为各冲击质量对应的尺度均值，从附图6和表1中不难看出，
小质量的尺度峰值变化相对明显，但随着冲击质量的增大，峰值变化逐渐变得不明显，这是
因为冲击质量大的信号，其能量主要集中在低频范围内，在频谱上很难区分。
[0085] 表1 不同尺度峰值所对应的质量估计值
[0086]
[0087] 表2 质量估计误差
[0088]
[0089] 表2为质量估计的误差，从表中可以看出，质量估计误差最大为19.4%，最小为9.1%，质量估计误差基本在15%左右。所以本发明所提出的方法具有较高的准确率。且抗
干扰能力较强，在背景噪声频谱结构已知的情况下，在信噪比为0dB时仍能较准确的进行
松动件质量估计。
[0090] 本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技
术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
