CN101750197A - 核电站松脱部件诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种核电站松脱部件诊断方法，其按如下步骤进行：(1)建立事件数据库；(2)事件信号分析；(3)定位及定量计算。本发明的核电站松脱部件诊断方法用于核电站故障监测诊断，其在松脱部件监测系统发出报警事故信号时，及时地对松脱部件报警事件进行分析，确认松脱部件性质，并对松脱部件进行定位的质量估算。本发明的松脱部件事件定位误差0.5m；松脱部件质量估计误差±50％；能量估计误差±50％。

Description

核电站松脱部件诊断方法

技术领域

本发明涉及一种对核电站松脱部件进行诊断的方法，具体涉及一种用于对核电站松脱部件监测系统发出的报警事件进行诊断的方法。

背景技术

核电站松脱部件监测系统监测到报警事件后，需要及时地对报警事件进行诊断分析，确认报警事件的性质(松动件、脱落件、振动或干扰)，对松脱部件进行定位，对松脱部件质量及其碰撞能量进行估计，评估其冲击流道中压力边界和关键部件的危害性，为采取停堆检修措施提供依据。目前，国内核电站松脱部件诊断技术仍依赖国外公司，如广核集团每年向法国交纳年费，在松脱部件监测系统发出报警事故信号时，采集录制相关数据送往法国进行分析，其缺点是往往不能捕捉到事件信号，分析结果周期长，得不到有力的专家技术支持。

发明内容

本发明的目的在于提供一种核电站松脱部件诊断方法，其在松脱部件监测系统发出报警事故信号时，及时地对松脱部件报警事件进行分析，确认松脱部件性质，并对松脱部件进行定位的质量估算。

实现本发明目的的技术方案：一种核电站松脱部件诊断方法，其按如下步骤进行：

(1)建立事件数据库；

(2)事件信号分析：

从事件数据库中选择事件记录数据，采用如下方法进行分析：

用信号时程波形找最大值的方法，计算获得加速度峰值；

通过取原始数据持续时间段内数据块，用RMS算法计算RMS值；

选择时程分析、互相关或包络分析方法，计算获得阵发波起始时间；

选择时程分析或包络分析方法，计算获得阵发波上升沿时间；

选择时程分析或包络分析方法，计算获得阵发波持续时间；

采用FFT波形找最大值的方法，计算获得峰频率；

根据上述分析所得加速度峰值、RMS值、阵发波起始时间、阵法发波上升沿时间、阵法波持续时间、峰频率，确认出松脱部件性质；

(3)定位及定量计算：

采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法进行定位；采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量。

如上所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其步骤(3)所述的采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法，具体如下：

两个传感器通道阵发波起始时间相减，即为撞击信号阵发波到达传感器的时差；

松脱部件撞击位置发生在三维结构的压力容器和蒸汽发生器的内壁，将三维结构的容器解剖为圆柱形、半球形和圆形；对圆柱形，解剖为长方形，按等高和等分弧角划分网格；对半球形，将其投影为圆形，将半球周向角度等分，将半球四分之一周长等分，划分为圆形网格；对圆形，按等分弧角和等分半径划分网格，并对网格进行编号；对长方形，建立XY坐标系，对圆形，建立极坐标系，从而计算出各网格中心坐标值，同时可获得各传感器的网格坐标值；应用圆柱面上两点间、球面上两点间、圆面上两点间表面距离计算式，可计算出任一网格中心到任意两个传感器间的表面距离差，距离差除以阵发波在钢板上的传播速度，即为时差；据此可计算出所有网格的网格中心到指定的三个传感器间的传播时差；

事件定位结果以压力容器或蒸汽发生器曲面网格编号和网格坐标的方式给出：根据上述描述的算法，进行下式计算：

${\mathrm{\δ}}_n={(T_{12}\·C_g-\mathrm{\Δ}{L}_{12}^n)}^2+{(T_{13}\·C_g-\mathrm{\Δ}{L}_{13}^n)}^2$

上式中T₁₂为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器与传播到2号传感器间的时差；T₁₃为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器与传播到3号传感器间的时差；C_g为阵发波传播速度；ΔL₁₂ ⁿ为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器和2号传感器间的距离差；ΔL₁₃ ⁿ为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器和3号传感器间的距离差；

遍历所有网格，得到所有网格的残差平方和δ_n，最小δ_n值对应的网格编号和网格坐标即为松脱部件的定位结果；将松脱部件定位结果在设备组态图上进行标识：

如上所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其步骤(3)所述的采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量，具体如下：

对鉴别为松脱部件事件的信号，采用Hertz弹性碰撞模型，结合事件定位和频谱分析结果，对松脱部件质量进行估计；

具体的质量估计算法如下：

碰撞阵发波主频为：

$f=0.272k_n^{-1}{m}^{-0.4}{R}^{0.2}{V}_0^{0.2}$

$k_n={(\frac{15}{16}\·\frac{1-v_1^2}{E_1}+\frac{15}{16}\·\frac{1-v_2^2}{E_2})}^{0.4}$

上式中，k_n为与LP和压力边界材料有关的常数，m为LP质量，R为碰撞接触半径，V₀为碰撞初速度，v₁、v₂分别为碰撞物与板的泊松比，E₁、E₂为扬氏模量，f为峰频率；

碰撞加速度为：

$A_p=0.0368k_n^{-3}{C}_b^{-2}{d}^{-1}{{\mathrm{\ρ}}_p}^{-1}{m}^{-0.2}{R}^{0.6}{V}_0^{1.6}$

上式中，C_b为相速度，d为容器壁厚，ρ_p为容器材料密度；Ap为加速度峰值；

距离衰减因子为：

F₁(r)≈[2/(πkr)]^1/2{cos(kr-π/4)-j[sin(kr-π/4)+e^-kr]}

上式中，k＝2πf/C_b为波数，r为加速度计距碰撞点的距离；

能量辐射衰减因子为：

F₂(r)＝exp(-πηfr/Cg)

上式中：

η＝ρ₀C₀M_f/(2πfρd)/(M_f ²-1)^0.5，M_f＝C_b/C₀；

η为辐射因子，M_f为马赫数；

ρ₀和C₀为冷却剂的密度和声速；ρ和d分别为钢板的密度和厚度；

信号总衰减因子为：

F(r)≈|F₁(r)|·F₂(r)

联立上述方程，可求解出松脱部件质量m和松脱部件与器壁碰撞的初速度V₀；松脱部件碰撞能量为

如上所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其步骤(1)所述的建立事件数据库，是核电站松脱部件监测系统监测到触发事件，将各传感器监测通道的加速度信号原始采样数据以及计算得到的事件特征量一同记录形成事件数据库。

如上所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其步骤(2)分析松脱部件性质时，可选择对原始数据先进行数字滤波或不滤波，滤波选择带通滤波，1kHz～10kHz高低截止频率可调。

如上所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其首先选择1个或多个事件记录，对事件对应的原始采样信号数据进行噪声趋势分析，再对事件对应的原始采样信号数据进行事件信号分析，在事件分析中，用信号时程波形找最大值的方法计算获得加速度峰值，通过取原始数据持续时间段内数据块用RMS算法计算RMS值，选择时程分析、互相关或包络分析方法计算获得阵发波起始时间，选择时程分析或包络分析方法计算获得阵发波上升沿时间，选择时程分析或包络分析方法计算获得阵发波持续时间，采用FFT波形找最大值的方法计算获得峰频率；然后确认加速度峰值、RMS值、阵发波起始时间、阵发波上升沿时间、阵发波持续时间、峰频率计算结果正确后，刷新记录事件特征量数据库；采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法进行定位，采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量。

本发明的效果在于：本发明的核电站松脱部件诊断方法用于核电站故障监测诊断，其具有松脱部件报警事件数据库管理与查询、事件信号谱分析与特征量参数分析、事件归类、松脱部件定位、松脱部件质量估计、松脱部件碰撞能量估计等功能；便于核电站系统管理人员和技术支持专家对事件数据做离线细化分析和专家现场诊断；便于疑难事件数据通过电子邮件方式向技术支持单位发送，并接收诊断结果，为故障远程诊断分析建立了快捷平台。本发明的松脱部件事件定位误差0.5m；松脱部件质量估计误差±50％；能量估计误差±50％。

附图说明

图1为本发明的一种核电站松脱部件诊断方法的流程图；

图2为阵发波特征参数示意图；

图3为本发明的核电站松脱部件在压力容器或蒸汽发生器曲面网格的定位示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明所述的核电站松脱部件诊断方法作进一步描述。

核电站松脱部件监测系统监测到触发事件时，将各监测通道的加速度信号原始采样数据保存在磁盘上，同时，将快速计算得到的事件时间、类型、时差、加速度、频率等事件特征量与本次触发事件的原始采样数据文件名一同记录形成事件数据库中。事件数据库每条记录与相应数据文件对应，每一个数据表与相应数据文件路径对应。利用专门编写的数据转存程序，通过数据库查询方式，查询事件数据库数据表，选择需要转存的数据表，通过数据链接方式，在转存数据库的同时，将原始采样数据一同捆绑转存至移动硬件、U盘或其它磁介质上。将转存的数据拷贝到松脱部件诊断系统(由计算机和松脱部件诊断软件组成)上。

首先选择1个或多个事件记录，对事件对应的原始采样信号数据进行噪声趋势分析，再对事件对应的原始采样信号数据进行事件信号分析，在事件分析中，用信号时程波形找最大值的方法计算获得加速度峰值，通过取原始数据持续时间段内数据块用RMS算法计算RMS值，选择时程分析、互相关或包络分析方法计算获得阵发波起始时间，选择时程分析或包络分析方法计算获得阵发波上升沿时间，选择时程分析或包络分析方法计算获得阵发波持续时间，采用FFT波形找最大值的方法计算获得峰频率；然后确认加速度峰值、RMS值、阵发波起始时间、阵发波上升沿时间、阵发波持续时间、峰频率计算结果正确后，刷新记录事件特征量数据库；采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法进行定位，采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量。

为实现本发明的核电站松脱部件诊断方法，配置了一台计算机，其用作运行平台和显示终端；同时，编程得到核电站松脱部件诊断软件(LP诊断软件)，实现对松脱部件监测系统监测到的报警事件进行分析诊断。

LP诊断软件主菜单与下拉式子菜单见表1。

表1LP诊断软件菜单项

如图1所示，LP诊断软件一经启动，即自动进入主界面。主界面由表1所列的模块化菜单和传感器安装位置、监测对象组态图构成。

(一)算法参数设置界面

“算法参数设置”表单包括几何结构参数、物理参数、定位网格参数选项卡。算法参数以浮点二进制格式保存在一个单独的数据文件中，软件初始化时从数据文件中读入算法参数，选中“算法参数设置”时，显示当前内存中的各参数值，按“确定”时用当前参数值更新数据文件中的数据。算法参数和事件原始数据文件中隐含的硬件参数一起构成LP诊断软件的输入参数，所有这些参数设为全局变量，用全局VI管理。

(二)事件数据库管理

“数据库管理”界面设“打开”、“合并”、“删除”和“退出”功能按钮。按“打开”，弹出“Open”对话框，可打开数据库列表中的任一数据表，可对数据表进行查询。在打开一个基本数据表之后，按“合并”，可选择一个或多个数据表，与基本数据表合并；选择数据表记录表中一个或多个记录，按“删除”，可删除选择的记录。

(三)LP事件诊断

“LP事件诊断”表单包括事件记录选择、事件信号分析、LP定位与定量、事件归类、退出选项。

(1)事件记录选择：

选中“事件记录选择”选项，弹出“事件记录选择”界面，打开数据库列表对话框，选择某一数据表中某一记录，按鼠标右键弹出的快捷菜单中的“Open”，可打开该记录对应的事件原始信号数据文件，将各通道原始信号数据读入内存，同时以区间通道号为行、以特征量为列，以表格形式显示事件区间的特征量表。

(2)事件信号分析：

“事件信号分析”界面设有加速度峰值、阵发波起始时间、阵发波上升时间、阵发波持续时间、RMS值、峰频率计算。

用信号时程波形找最大值的方法，计算信号峰幅度值，根据传感器、前置放大器和主放大器的放大倍数，折算为加速度值，获得加速度峰值，

加速度峰值用信号时程波形找最大值的方法获取；

RMS值通过取原始数据持续时间段内数据块，用RMS算法计算；

阵发波起始时间可选择时程分析、互相关和包络分析方法(三选一)进行计算；

阵发波上升沿时间可选择时程分析和包络分析方法(二选一)进行计算；

阵发波持续时间可选择时程分析和包络分析方法(二选一)进行计算；

峰频率采用FFT波形找最大值的方法(最大分析频率10kHz可调)。

如图2所示，选择时程分析、互相关或包络分析方法，计算各数据块RMS值的时间和RMS序列拟合直线斜率超过设定阈值的时间，将该拟合直线反推至本底噪声RMS基线交点，该时刻即为阵发波起始时间；计算两个通道间原始数据的互相关函数，互相关最大值对应的时间即为两个通道间阵发波的时差；计算原始数据的包络曲线，包络值连续超过本底噪声RMS、且曾现连续增长趋势的包络起点时刻即为阵发波起始时间，获得阵发波起始时间；选择时程分析或包络分析方法，计算原始数据最大值对应时间或包络最大值对应时间与阵发波起始时间的时间差，获得阵发波上升沿时间；选择时程分析或包络分析方法，计算原始数据从最大值开始各数据块RMS值，RMS值小于或等于本底噪声值所对应的时间，即为阵发波下降时间；计算包络曲线从最大值开始，包络值小于或等于本底噪声值所对应的时间，即为阵发波下降时间。将阵发波下降时间减去阵发波起始时间，获得阵发波持续时间。采用FFT波形找最大值的方法(最大分析频率10kHz可调)，计算原始采样信号数据的频谱，从频谱数据中搜寻频谱幅度最大值，计算其对应的频率，获得峰频率。

上述分析中，可选择对原始数据先进行数字滤波或不滤波。滤波选择带通滤波(1kHz～10kHz高低截止频率可调)。

上述分析均针对全部通道；

上述每一种分析均显示全部通道相应的波形；波形为弹出式图框，设“确定”和“关闭”按钮，在弹出式图框上，可进行手动分析，按“确定”，手动分析结果刷新自动分析结果数据。

根据上述分析所得加速度峰值、RMS值、阵发波起始时间、阵发波上升沿时间、阵发波持续时间、峰频率等，得到特征参数，采用概率统计分析方法(正态分布、泊松分布等)，结合现有技术即可确认出松脱部件报警事件的性质(松动件、脱落件、振动或干扰)，

上述分析结果(各通道的加速度峰值、阵发波起始时间、上升沿时间、持续时间、RMS值、峰频率)在“事件信号分析”界面上以数据表形式显示。见表2。每一组特征量值计算结果自动填入特征量表中。

表2事件记录的分析结果特征量表

(3)事件归类：

“事件归类”界面上显示表3所示的数据表。界面上设“事件区间号”选择，根据“事件信号分析”的分析结果，输入事件区间号。对选择区间内的三个通道，根据“事件信号分析”得到的该区间三个通道的阵发波起始时间，确定基本通道、最小时差通道和次小时差通道，然后将这三个通道的特征量参数填入表4中。并通过手工在最小值栏中填入各参数最小百分数、最大百分数和显著性值。在表头上的文本框中分别填入已知事件的类码和事件名称。按“确定”按钮将该事件类记录保存到事件分类数据库中。

表3事件类库相关特征量与参数

类码：xxxxxx            类名：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

(4)LP定位与定量：“LP定位与定量”界面上显示表5所示的数据表。界面上设“事件区间号”选择，根据“事件信号分析”的分析结果，输入事件区间号。对选择区间内的三个通道，根据“事件信号分析”得到的该区间三个通道的阵发波起始时间，确定基本通道、最小时差通道和次小时差通道，然后将这三个通道的特征量参数填入表4中。按“确定”按钮自动给出定位、质量和碰撞能量估计结果，同时在弹出的定位区间网格图上指示定位结果、网格号和网格坐标。

表4LP事件诊断特征量

(5)松脱部件定位方法：

采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法。如图3所示，事件定位结果以压力容器或蒸汽发生器曲面网格编号和网格坐标的方式给出。

采取了撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法，具体为：两个传感器通道阵发波起始时间相减，即为撞击信号阵发波到达传感器的时差，松脱部件撞击位置发生在三维结构的压力容器和蒸汽发生器的内壁，为便于计算，将三维结构的容器解剖为圆柱形、半球形和圆形等，对圆柱形，解剖为长方形，按等高和等分弧角划分网格；对半球形，将其投影为圆形，将半球周向角度等分，将半球四分之一周长等分，划分为圆形网格；对圆形，按等分弧角和等分半径划分网格，并对网格进行编号。对长方形，建立XY坐标系，对圆形，建立极坐标系，从而计算出各网格中心坐标值，同时可获得各传感器的网格坐标值。应用成熟的圆柱面上两点间、球面上两点间、圆面上两点间表面距离计算式，可计算出任一网格中心到任意两个传感器间的表面距离差，距离差除以阵发波在钢板上的传播速度，即为时差。据此可计算出所有网格的网格中心到指定的三个传感器间的传播时差。

事件定位结果以压力容器或蒸汽发生器曲面网格编号和网格坐标的方式给出。根据上述描述的算法，进行下式计算：

${\mathrm{\δ}}_n={(T_{12}\·C_g-\mathrm{\Δ}{L}_{12}^n)}^2+{(T_{13}\·C_g-\mathrm{\Δ}{L}_{13}^n)}^2$

式中

T₁₂为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器与传播到2号传感器间的时差；

T₁₃为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器与传播到3号传感器间的时差；

C_g为阵发波传播速度；

ΔL₁₂ ⁿ为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器和2号传感器间的距离差；

ΔL₁₃ ⁿ为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器和3号传感器间的距离差。

遍历所有网格，得到所有网格的残差平方和δ_n，最小δ_n值对应的网格编号和网格坐标即为松脱部件的定位结果。

将松脱部件定位结果在设备组态图上进行标识。

松脱部件质量估计方法：对鉴别为松脱部件事件的信号，采用Hertz弹性碰撞模型，结合事件定位和频谱分析结果，对松脱部件质量进行估计。

质量估计算法如下：

碰撞阵发波主频为：

$f=0.272k_n^{-1}{m}^{-0.4}{R}^{0.2}{V}_0^{0.2}$

$k_n={(\frac{15}{16}\·\frac{1-v_1^2}{E_1}+\frac{15}{16}\·\frac{1-v_2^2}{E_2})}^{0.4}$

上式中，k_n为与LP和压力边界材料有关的常数。m为LP质量，R为碰撞接触半径，V₀为碰撞初速度。v₁、v₂分别为碰撞物与板的泊松比，E₁、E₂为扬氏模量。f为描述(2)中的峰频率。

碰撞加速度为：

$A_p=0.0368k_n^{-3}{C}_b^{-2}{d}^{-1}{{\mathrm{\ρ}}_p}^{-1}{m}^{-0.2}{R}^{0.6}{V}_0^{1.6}$

上式中，C_b为相速度、d为容器壁厚、ρ_p为容器材料密度，Ap为描述(2)中的加速度峰值。

距离衰减因子为：

F₁(r)≈[2/(πkr)]^1/2{cos(kr-π/4)-j[sin(kr-π/4)+e^-kr]}

上式中，k＝2πf/C_b为波数，r为加速度计距碰撞点的距离。

Cg为群速度，j为复数虚部标识符。

能量辐射衰减因子为：

F₂(r)＝exp(-πηfr/Cg)

上式中：

η＝ρ₀C₀M_f/(2πfρd)/(M_f ²-1)^0.5，M_f＝C_b/C₀；

η为辐射因子，M_f为马赫数；

ρ₀和C₀为冷却剂的密度和声速。ρ和d分别为钢板的密度和厚度。

信号总衰减因子为：

F(r)≈|F₁(r)|·F₂(r)

联立上述方程，可求解出松脱部件质量m和松脱部件与器壁碰撞的初速度V₀。松脱部件碰撞能量为

(四)噪声趋势分析

选中“噪声趋势分析”选项，弹出“噪声趋势分析”界面，打开噪声数据库列表对话框，选择某一数据表中设定时间段或全部记录，按鼠标右键弹出的快捷菜单中的“Open”，将各通道选择时间段内的噪声数据读入内存，用不同色彩线条区分通道号，以绝对时间为X坐标值、以各通道噪声值为Y坐标值，在一张图上绘制各通道噪声趋势线。趋势图上时间范围可圈定和缩放。

本发明的核电站松脱部件诊断方法的总体性能指标如表5所示。

表5核电站松脱部件诊断方法的总体性能指标

序号	参数名称	参数指标
			1	松脱部件信号波形分析	时程分析、频谱分析、相关分析、RMS分析、包络分析
2	松脱部件信号频率范围	1kHz～10kHz(线性)
			3	松脱部件碰撞加速度范围	0.5g～100g
4	松脱部件质量范围	0.1～15kg
			5	松脱部件碰撞能量范围	≥0.5J
6	松脱部件定位误差	0.5m
			7	松脱部件质量估计误差	±50％
8	松脱部件碰撞能量估计误差	±50％

Claims (6)

1.一种核电站松脱部件诊断方法，其按如下步骤进行：

(1)建立事件数据库；

(2)事件信号分析：

从事件数据库中选择事件记录数据，采用如下方法进行分析：

用信号时程波形找最大值的方法，计算获得加速度峰值；

通过取原始数据持续时间段内数据块，用RMS算法计算RMS值；

选择时程分析、互相关或包络分析方法，计算获得阵发波起始时间；

选择时程分析或包络分析方法，计算获得阵发波上升沿时间；

选择时程分析或包络分析方法，计算获得阵发波持续时间；

采用FFT波形找最大值的方法，计算获得峰频率；

根据上述分析所得加速度峰值、RMS值、阵发波起始时间、阵法发波上升沿时间、阵法波持续时间、峰频率，确认出松脱部件性质；

(3)定位及定量计算：

采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法进行定位；采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量。

2.根据权利要求1所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其特征在于：步骤(3)所述的采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法，具体如下：

两个传感器通道阵发波起始时间相减，即为撞击信号阵发波到达传感器的时差；

松脱部件撞击位置发生在三维结构的压力容器和蒸汽发生器的内壁，将三维结构的容器解剖为圆柱形、半球形和圆形；对圆柱形，解剖为长方形，按等高和等分弧角划分网格；对半球形，将其投影为圆形，将半球周向角度等分，将半球四分之一周长等分，划分为圆形网格；对圆形，按等分弧角和等分半径划分网格，并对网格进行编号；对长方形，建立XY坐标系，对圆形，建立极坐标系，从而计算出各网格中心坐标值，同时可获得各传感器的网格坐标值；应用圆柱面上两点间、球面上两点间、圆面上两点间表面距离计算式，可计算出任一网格中心到任意两个传感器间的表面距离差，距离差除以阵发波在钢板上的传播速度，即为时差；据此可计算出所有网格的网格中心到指定的三个传感器间的传播时差；

事件定位结果以压力容器或蒸汽发生器曲面网格编号和网格坐标的方式给出：根据上述描述的算法，进行下式计算：

${\mathrm{\δ}}_n={(T_{12}\·C_g-{\mathrm{\ΔL}}_{12}^n)}^2+{(T_{13}\·C_g-{\mathrm{\ΔL}}_{13}^n)}^2$

上式中T₁₂为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器与传播到2号传感器间的时差；T₁₃为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器与传播到3号传感器间的时差；C_g为阵发波传播速度；ΔL₁₂ ⁿ为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器和2号传感器间的距离差；ΔL₁₃ ⁿ为阵发波从编号为n的网格中心传播到1号传感器和3号传感器间的距离差；

遍历所有网格，得到所有网格的残差平方和δ_n，最小δ_n值对应的网格编号和网格坐标即为松脱部件的定位结果；将松脱部件定位结果在设备组态图上进行标识。

3.根据权利要求1或2所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其特征在于：步骤(3)所述的采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量，具体如下：

对鉴别为松脱部件事件的信号，采用Hertz弹性碰撞模型，结合事件定位和频谱分析结果，对松脱部件质量进行估计；

具体的质量估计算法如下：

碰撞阵发波主频为：

$f=0.272k_n^{-1}{m}^{-0.4}{R}^{0.2}{V}_0^{0.2}$

$k_n={(\frac{15}{16}\·\frac{1-v_1^2}{E_1}+\frac{15}{16}\·\frac{1-v_2^2}{E_2})}^{0.4}$

上式中，k_n为与LP和压力边界材料有关的常数，m为LP质量，R为碰撞接触半径，V₀为碰撞初速度，v₁、v₂分别为碰撞物与板的泊松比，E₁、E₂为扬氏模量，f为峰频率；

碰撞加速度为：

$A_p=0.0368k_n^{-3}{C}_b^{-2}{d}^{-1}{\mathrm{\ρ}}_p^{-1}{m}^{-0.2}{R}^{0.6}{V}_0^{1.6}$

上式中，C_b为相速度，d为容器壁厚，ρ_p为容器材料密度；Ap为加速度峰值；

距离衰减因子为：

F₁(r)≈[2/(πkr)]^1/2{cos(kr-π/4)-j[sin(kr-π/4)+e^-kr]}

上式中，k＝2πf/C_b为波数，r为加速度计距碰撞点的距离；

能量辐射衰减因子为：

F₂(r)＝exp(-πηfr/Cg)

上式中：

$\mathrm{\η}={\mathrm{\ρ}}_0{C}_0{M}_f/\left(2\mathrm{\πf\ρd}\right)/{(M_f^2-1)}^{0.5},$ M_f＝C_b/C₀；

η为辐射因子，M_f为马赫数；

ρ₀和C₀为冷却剂的密度和声速；ρ和d分别为钢板的密度和厚度；信号总衰减因子为：

F(r)≈|F₁(r)|·F₂(r)

联立上述方程，可求解出松脱部件质量m和松脱部件与器壁碰撞的初速度V₀；松脱部件碰撞能量为

4.根据权利要求3所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其特征在于：步骤(1)所述的建立事件数据库，是核电站松脱部件监测系统监测到触发事件，将各传感器监测通道的加速度信号原始采样数据以及计算得到的事件特征量一同记录形成事件数据库。

5.根据权利要求4所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其特征在于：步骤(2)分析松脱部件性质时，可选择对原始数据先进行数字滤波或不滤波，滤波选择带通滤波，1kHz～10kHz高低截止频率可调。

6.根据权利要求5所述的一种核电站松脱部件诊断方法，其特征在于：首先选择1个或多个事件记录，对事件对应的原始采样信号数据进行噪声趋势分析，再对事件对应的原始采样信号数据进行事件信号分析，在事件分析中，用信号时程波形找最大值的方法计算获得加速度峰值，通过取原始数据持续时间段内数据块用RMS算法计算RMS值，选择时程分析、互相关或包络分析方法计算获得阵发波起始时间，选择时程分析或包络分析方法计算获得阵发波上升沿时间，选择时程分析或包络分析方法计算获得阵发波持续时间，采用FFT波形找最大值的方法计算获得峰频率；然后确认加速度峰值、RMS值、阵发波起始时间、阵发波上升沿时间、阵发波持续时间、峰频率计算结果正确后，刷新记录事件特征量数据库；采取撞击信号阵发波到达传感器的时差和监测对象网格化定位方法进行定位，采用Hertz弹性碰撞模型结合事件定位和频谱分析结果进行定量。

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