【摘 要】
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为能快速准确地检测到核电站一回路零部件的松动或脱落,提出1种基于自适应AR（auto-regressive）模型的松动件报警方法。该方法利用自适应AR模型跟踪一回路中背景噪声的变化,先对
【机 构】
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浙江大学机械工程学系现代制造工程研究所,杭州电子科技大学,上海核工程研究设计院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目（2007AA04Z426）
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为能快速准确地检测到核电站一回路零部件的松动或脱落,提出1种基于自适应AR（auto-regressive）模型的松动件报警方法。该方法利用自适应AR模型跟踪一回路中背景噪声的变化,先对信号进行白化处理,再计算白化后信号的短时均方根（RMS）,设置RMS动态阈值实现报警。采用秦山核电站一号机组背景噪声和松动件碰撞信号叠加进行了仿真试验,结果表明,该方法能够在低信噪比和噪声复杂变化的条件下快速检测出松动件碰撞信号。
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