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    基于核探測(cè)器信號(hào)波形特征的故障診斷研究

    2019-11-06 12:39:42顏擁軍謝宇希周劍良
    原子能科學(xué)技術(shù) 2019年11期
    關(guān)鍵詞:波包特征向量探測(cè)器

    李 鑫,顏擁軍,凌 鑫,謝宇希,周劍良

    (南華大學(xué) 核科學(xué)技術(shù)學(xué)院,湖南 衡陽(yáng) 421001)

    核探測(cè)器用于測(cè)量核電站或環(huán)境中的輻射,與反應(yīng)堆相關(guān)的輻射探測(cè)器長(zhǎng)期工作于強(qiáng)輻射、高溫度、高濕度條件下,導(dǎo)致探測(cè)器工作性能下降、易老化,甚至出現(xiàn)故障。人為判斷故障不僅流程繁瑣、耗時(shí)長(zhǎng),而且會(huì)錯(cuò)判漏判,從而對(duì)核設(shè)施的運(yùn)行造成影響甚至引發(fā)輻射安全事故[1-4],同時(shí)核探測(cè)器的隨機(jī)統(tǒng)計(jì)特性和應(yīng)用環(huán)境的特殊性又決定其不能簡(jiǎn)單地套用普通傳感器故障診斷的方法。本文采用Matlab軟件模擬閃爍體老化、光電倍增管故障、輸出模擬電路故障及輻射損傷等4類典型閃爍體探測(cè)器故障信號(hào),并通過(guò)小波包變換和支持向量機(jī)理論研究分析基于閃爍體探測(cè)器信號(hào)波形特征的故障智能診斷方法。

    1 核信號(hào)仿真

    1.1 正常核信號(hào)仿真[5]

    閃爍體探測(cè)器信號(hào)是一系列具有特定形狀的隨機(jī)脈沖信號(hào),其具有相鄰脈沖的時(shí)間間隔服從指數(shù)分布、輸出脈沖幅度與噪聲均服從高斯分布的統(tǒng)計(jì)特性,其輸出的脈沖波形可近似由雙指數(shù)函數(shù)表示,即:

    v0(t)=u(t)A(e-t/τ1-e-t/τ2)+v(t)

    (1)

    其中:u(t)為階躍函數(shù);A為信號(hào)幅度;v0(t)為閃爍體探測(cè)器輸出信號(hào);v(t)為白噪聲信號(hào);τ2和τ1分別為雙指數(shù)函數(shù)的快、慢時(shí)間常量,信號(hào)脈沖的衰減時(shí)間τf和上升時(shí)間τr是由τ1、τ2共同決定的。

    根據(jù)核脈沖信號(hào)的上述規(guī)律,其Matlab仿真流程如圖1所示。

    1.2 故障核信號(hào)仿真

    長(zhǎng)期工作于高溫環(huán)境下會(huì)使閃爍體探測(cè)器老化、閃爍體發(fā)光效率下降、光輸出減少。一般以ST401閃爍體的光輸出降低20%作為閃爍體老化故障[6],模型參數(shù)上表現(xiàn)為脈沖高度發(fā)生變化。為了給支持向量機(jī)提供足夠的樣本集,實(shí)驗(yàn)以發(fā)光效率每變化5%為1個(gè)刻度標(biāo)準(zhǔn),模擬了發(fā)光效率為原效率35%~80%時(shí)的故障信號(hào)波形數(shù)據(jù)共10×100組。

    光電倍增管為電真空管,外力沖擊、光電倍增管腳管座受潮或玷污及在強(qiáng)輻射場(chǎng)的環(huán)境下會(huì)造成光電倍增管密封性變差、噪聲增大、放大能力下降。光電倍增管的噪聲是由暗電流引起的,以北京濱松公司生產(chǎn)的CR131型光電倍增管為例,其允許的最大暗電流為典型暗電流的10倍,即CR131型光電倍增管噪聲增大為其正常工作噪聲的10倍以上時(shí),光電倍增管則發(fā)生故障,模型參數(shù)上表現(xiàn)為噪聲增大。實(shí)驗(yàn)以噪聲每增加1倍為1個(gè)刻度標(biāo)準(zhǔn),模擬噪聲增大為正常工作狀態(tài)下10~15倍時(shí)的故障信號(hào)波形數(shù)據(jù)共6×100組。

    圖1 Matlab仿真流程Fig.1 Simulation program of Matlab

    圖2 輸出等效電路Fig.2 Output equivalent circuit

    閃爍體探測(cè)器模擬輸出等效電路如圖2所示。探測(cè)器將入射粒子能量轉(zhuǎn)變?yōu)殡姾蓴?shù),形成電流脈沖,經(jīng)RC回路阻抗輸出電壓脈沖。當(dāng)探測(cè)器用于能量測(cè)量時(shí),其脈沖幅度可近似表示為:

    (2)

    其中:Q0為陽(yáng)極收集的總電荷;τ為受激原子(或分子)的衰減時(shí)間常數(shù);V(t)為輸出電壓脈沖。

    電路模型中常用元件參數(shù)變化50%作為軟故障模型[7],以R與C均增大50%以上及減小50%以下,即RC為正常運(yùn)行時(shí)的4倍以上、1/4以下及趨向無(wú)窮大為RC故障。本文模擬(5+5+1)×100組RC增大到4~8倍、RC減小到1/8~1/4及RC趨向于無(wú)窮大的信號(hào)。

    此外,閃爍體探測(cè)器長(zhǎng)期工作于輻射環(huán)境下會(huì)導(dǎo)致光輸出變化、輸出噪聲增加,部分閃爍體還會(huì)出現(xiàn)衰減時(shí)間改變現(xiàn)象[8]。通常情況下,閃爍體受輻照后,發(fā)光效率下降15%左右時(shí),探測(cè)器便不能達(dá)到其耐輻照性能要求,故以閃爍體探測(cè)器發(fā)光效率降低到正常工作狀態(tài)下的35%~85%且噪聲增大10~15倍為輻射損傷故障,分別模擬了6×6×100組故障信號(hào)波形數(shù)據(jù)。

    圖3 多種故障與正常核信號(hào)的對(duì)比Fig.3 Comparison of multiple failure and normal nuclear signal

    根據(jù)上述閃爍體探測(cè)器典型故障引起的輸出信號(hào)波形的變化特征,以探測(cè)器正常運(yùn)行時(shí)信號(hào)的平均脈沖幅度為1 V、探測(cè)器固有能量分辨率為20%(相對(duì)于137Cs的624 keV內(nèi)轉(zhuǎn)換電子)、快時(shí)間常量為5、慢時(shí)間常量為30[9]、白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為0.005、數(shù)學(xué)期望為0為模型,模擬多種故障在單個(gè)脈沖內(nèi)與正常核信號(hào)的對(duì)比(圖3)。其中:老化故障為發(fā)光效率變?yōu)檎9ぷ鳡顟B(tài)下50%的信號(hào)波形;光電倍增管故障為噪聲變?yōu)檎9ぷ鳡顟B(tài)下10倍的信號(hào)波形;RC故障a為RC變?yōu)檎9ぷ鳡顟B(tài)下4倍的信號(hào)波形;RC故障b為RC變?yōu)檎9ぷ鳡顟B(tài)下1/4倍的信號(hào)波形;RC故障c為RC趨向于無(wú)窮大的信號(hào)波形;輻射損傷故障為發(fā)光效率變?yōu)檎9ぷ鳡顟B(tài)下的55%,同時(shí)噪聲變?yōu)檎9ぷ鳡顟B(tài)下10倍的信號(hào)波形。

    2 小波包變換提取特征向量

    小波包分析方法在模擬電路故障診斷、傳感器故障診斷、機(jī)械故障診斷及信號(hào)降噪等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。小波包分析方法是基于小波變換而發(fā)展的一種信號(hào)分析方法,小波包對(duì)信號(hào)的分解和重構(gòu)更細(xì)致,且能在全頻帶對(duì)信號(hào)進(jìn)行多層次的頻帶劃分,以不同層次顯示信號(hào)特征[10]。

    探測(cè)器輸出信號(hào)經(jīng)小波包分解為近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù),這些系數(shù)分別反映了信號(hào)的逼近和細(xì)節(jié)內(nèi)容。根據(jù)db小波具有高正則性并綜合考慮支撐長(zhǎng)度與消失矩之間的關(guān)系,選用db4小波基函數(shù)進(jìn)行信號(hào)分解。相關(guān)研究[11]表明,對(duì)隨機(jī)核信號(hào)進(jìn)行3層分解時(shí),近似系數(shù)的主峰無(wú)偏移,能體現(xiàn)良好的信號(hào)近似特征且細(xì)節(jié)系數(shù)的波動(dòng)較明顯,能較好地保留原信號(hào)中有用信息,因此本文采用db4小波基函數(shù)對(duì)核信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解,得到從低頻到高頻8個(gè)不同頻帶的小波包分解系數(shù)。

    小波包分解算法對(duì)核探測(cè)器輸出信號(hào)進(jìn)行分解,提取信號(hào)特征的步驟[12]如下。

    1) 對(duì)探測(cè)器輸出信號(hào)x標(biāo)準(zhǔn)化

    x′=σ-1(x-E(x))

    (3)

    式中:x為探測(cè)器輸出信號(hào)序列;E(x)為x的數(shù)學(xué)期望;σ為x的標(biāo)準(zhǔn)差。

    2) 對(duì)x′進(jìn)行3層小波包分解,以x′30、x′31、x′32、x′33、x′34、x′35、x′36、x′37分別表示第3層從低到高的各節(jié)點(diǎn)的分解系數(shù)向量。

    3) 按照式(4)計(jì)算各頻段信號(hào)的總能量E3i

    (4)

    式中,n為每個(gè)頻段內(nèi)分解系數(shù)的個(gè)數(shù)。

    4) 對(duì)E3i歸一化,并構(gòu)造特征向量T

    (5)

    (6)

    表1列出閃爍體探測(cè)器故障前后輸出信號(hào)波形經(jīng)小波包分解并進(jìn)行歸一化的特征向量。由表1可看出,與探測(cè)器正常工作狀態(tài)下的輸出相比,在故障狀態(tài)下,探測(cè)器信號(hào)的能量在第1個(gè)低頻段上并無(wú)明顯變化,但在高頻段上能量的變化較為明顯。

    表1 歸一化的特征向量Table 1 Normalized eigenvector

    3 基于支持向量機(jī)的故障診斷

    支持向量機(jī)是Vapnik等提出的一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)機(jī)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[13]。支持向量機(jī)方法建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)上,根據(jù)有限樣本信息在模型復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折中,以得到最好的泛化能力[14],其有助于對(duì)核探測(cè)器的故障進(jìn)行快速準(zhǔn)確的分類和定位。

    3.1 單故障診斷

    單故障診斷是故障診斷的基礎(chǔ)。本文根據(jù)ST401閃爍體探測(cè)器發(fā)生故障時(shí)輸出信號(hào)波形的變化特征,模擬(n+1)×100組(n為故障數(shù))ST401閃爍體探測(cè)器故障前后的輸出信號(hào)波形,并通過(guò)小波包分解提取其特征向量,將歸一化的故障信號(hào)特征向量分別與正常信號(hào)特征向量組成單故障診斷數(shù)據(jù)樣本集,選擇其中50%的樣本用于訓(xùn)練支持向量機(jī)診斷模型,其余50%的樣本用于測(cè)試,進(jìn)行故障診斷。診斷結(jié)果列于表2~5。

    由表2~5可知,單故障發(fā)生時(shí),對(duì)ST401閃爍體老化引起的故障,其診斷準(zhǔn)確率在92%以上,且隨故障后發(fā)光效率減小,診斷準(zhǔn)確率增大。光電倍增管故障、RC故障及輻射損傷的診斷準(zhǔn)確率均為100%。

    3.2 混合故障診斷

    實(shí)際工況下,閃爍體探測(cè)器有時(shí)并不僅出現(xiàn)單一故障,而是多種故障相互疊加,因此有必要對(duì)多故障混合的情況進(jìn)行研究。單故障診斷時(shí)支持向量機(jī)僅需建立1個(gè)二分類器,而在多故障疊加時(shí),需建立的二分類器數(shù)應(yīng)等于故障模式數(shù)[15],圖4為以3故障為例的多故障仿真模型。

    表2 老化診斷結(jié)果Table 2 Diagnosis result of aging

    表3 光電倍增管故障診斷結(jié)果Table 3 Diagnosis result of photomultiplier tube fault

    表4 RC故障診斷結(jié)果Table 4 Diagnosis result of RC fault

    表5 輻射損傷診斷結(jié)果Table 5 Diagnosis result of radiation damage

    圖4 多故障仿真模型Fig.4 Multi-fault simulation model

    與單故障診斷方法相同,多故障相互疊加時(shí),對(duì)仿真得到的輸出信號(hào)波形使用小波包提取特征向量,經(jīng)歸一化處理后建立支持向量機(jī)進(jìn)行故障診斷。以老化與光電倍增管故障兩故障疊加為例,其診斷結(jié)果共10×6組(圖5)。從圖5可看出,老化與光電倍增管故障兩故障疊加時(shí),光電倍增管故障引起的噪聲增大對(duì)診斷準(zhǔn)確率的影響不大,但老化導(dǎo)致的發(fā)光效率降低會(huì)對(duì)診斷準(zhǔn)確率存在一定的影響,即隨老化程度的加深,診斷準(zhǔn)確率增大。在發(fā)光效率降低為70%時(shí),其值可達(dá)到100%,但當(dāng)發(fā)光效率降低到65%與50%時(shí),診斷準(zhǔn)確率會(huì)出現(xiàn)一定的波動(dòng),其原因可能是信號(hào)幅度減小與噪聲幅度增大這兩個(gè)波形特征相互疊加后的波形與正常波形存在相似性,使得該故障信號(hào)被錯(cuò)分為正常信號(hào)。同理,老化、光電倍增管故障、RC故障疊加時(shí),其故障診斷結(jié)果如圖6所示。從圖6可看出,3種故障疊加時(shí),光電倍增管故障引起的噪聲增大與RC故障導(dǎo)致的RC增大均對(duì)診斷準(zhǔn)確率影響不大,而RC變?yōu)樵瓉?lái)的1/4~1/8時(shí),隨RC倍數(shù)的減小,診斷準(zhǔn)確率增大。對(duì)診斷準(zhǔn)確率影響較大的參數(shù)為老化引起的發(fā)光效率,隨發(fā)光效率的減小,診斷準(zhǔn)確率逐漸增大且在發(fā)光效率降低到65%、50%時(shí),其值會(huì)出現(xiàn)一定下降。

    圖5 老化與光電倍增管故障診斷結(jié)果Fig.5 Diagnosis result of aging and photomultiplier tube fault

    圖6 老化、光電倍增管故障及RC故障診斷結(jié)果Fig.6 Diagnosis result of aging, photomultiplier tube and RC faults

    與單故障診斷相比,混合故障診斷的情況更為復(fù)雜。表6列出部分混合故障診斷的平均診斷準(zhǔn)確率,可看出,對(duì)混合故障進(jìn)行故障診斷時(shí),基于信號(hào)波形特征的故障診斷方法的平均診斷準(zhǔn)確率較高,能對(duì)閃爍體探測(cè)器進(jìn)行有效的故障診斷。

    表6 混合故障診斷結(jié)果Table 6 Diagnosis result of mixed fault

    4 結(jié)論

    本文通過(guò)Matlab軟件仿真閃爍體探測(cè)器典型故障情況下的輸出信號(hào)波形與正常工作狀態(tài)下的輸出信號(hào)波形,并使用小波包分析方法提取了仿真信號(hào)特征向量,利用支持向量機(jī)對(duì)故障進(jìn)行了識(shí)別,并以ST401閃爍體探測(cè)器為例,進(jìn)行了仿真模擬實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于閃爍體探測(cè)器信號(hào)波形特征的故障診斷方法能快速判斷故障類型,適用于各種數(shù)字化核檢測(cè)儀器的自動(dòng)化智能故障診斷。

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