Повышение достоверности вихретокового контроля теплообменных труб парогенераторов АЭС на основе вейвлет-анализа и алгоритмов нечеткой логики

• Автор: Щукис, Евгения Геннадьевна
• Шифр специальности: 05.11.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 221 с. : ил.

Оглавление
Основные обозначения и сокращения
Введение
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Применение вейвлет-анализа и систем нечеткой логики при вихретоковом контроле теплообменных трубок парогенераторов на АЭС
1.1. Основные типы дефектов ПГ АЭС
1.1.1. Структура и принцип действия ПГ
1.1.2. Причины возникновения, основные типы и места расположения дефектов
1.2. Неразрушающий контроль парогенераторов
1.3. Вихретоковый метод контроля ПГ
1.3.1. Принцип ВТК
1.3.2. Современная система ВТК
1.3.3. Основные этапы обработки вихретоковых данных
1.4. Применение вейвлет-анализа для обработки вихретоковых сигналов
1.4.1. Вейвлет-функция и ее основные свойства
1.4.2. Формирование непрерывного и дискретного вейвлет-базисов
1.4.3.Непрерывный вейвлет-анализ
1.4.4. Дискретный вейвлет-анализ
1.5. Выводы
2. Применение дискретного вейвлет-анализа для выделения информативных областей сигнала при контроле ТОТ
2.1. Характеристика объекта контроля
2.2. Моделирование процесса формирования диагностического сигнала при контроле теплообменных труб
2.2.Сформирование и анализ модели сигнала, соответствующего дистанционирующей решетке
2.2.2. Формирование моделей сигнала от характеристических дефектов
2.2.3. Основные виды помех, накладываемых на диагностический сигнал, и их модели
2.2.4. Обобщенная модель диагностических сигналов
2.2.4.1. Модель диагностического сигнала от дистанционирующей решетки
2.2.4.2. Модель диагностического сигнала от дефектов труб
2.3. Разработка метода и алгоритма выделения информативных областей сигнала
2.3.1.Фильтрация диагностического сигнала
2.3.2. Вейвлет-обработка диагностического сигнала
2.3.2.1. Выбор вейвлет-функции
2.3.2.2. Формирование и анализ версий аппроксимации и детализации,
соответствующим различным уровням разрешения
2.3.3. Пороговая обработка - трешолдинг
2.3.4.Определение координат информативных областей
2.3.5.Блок-схема алгоритма локализации информативных областей
2.3.6. Применение разработанного алгоритма для выделения конструктивных элементов
2.3.7. Применение разработанного алгоритма для обнаружения дефектов
2.3.8. Экспериментальная проверка разработанного алгоритма и реализующей его программы
2.4. Выводы
3. Обнаружение дефектов под конструктивными элементами с помощью вейвлет-функций

3.1. Математическая модель диагностического сигнала
3.2. Анализ частотных свойств анализируемых сигналов и анализирующих функций
3.3. Построение, анализ и обработка вейвлет-спектрограмм диагностических сигналов
3.4. Выбор порядка вейвлет-функции и шага сканирования диагностического сигнала
3.5. Определение границ исследуемой области диагностического сигнала
3.6. Определение координат сигнала от дефекта
3.7. Блок-схема алгоритма локализации сигналов от дефектов под дистанционируклцими решетками
3.8. Экспериментальная проверка разработанного алгоритма и реализующей его программы
3.9. Выводы
4. Классификация и параметризация дефектов
4.1. Анализ существующих методов классификации и параметризации дефектов
4.1.1.Метод согласованного фильтра
4.1.2. Методы, основанные на теории распознавания образов
4.1.3. Нейросетевые алгоритмы
4.2. Метод классификации и параметризации сигналов от дефектов, основанный на теории нечетких множеств
4.2.1. Нечеткое моделирование
4.2.2. Архитектура системы нечеткого вывода
4.2.3. Архитектура системы нейро-нечеткого вывода
4.3. Формирование информационных признаков
4.4. Разработка метода классификации сигналов от дефектов, базирующегося на теории нечетких множеств
4.5. Разработка метода параметризации дефектов, базирующегося на теории нечетких множеств
4.6. Блок-схема алгоритма классификации и параметризации сигналов от дефектов
4.7. Экспериментальная проверка разработанного алгоритма и реализующей его
программы
Выводы
Заключение
Список литературы
Приложение 1. Испытания программы на выявляемость дистанционирующих
решеток
Приложение 2. Испытания программы на выявляемость дефектов
Приложение 3. Листинг программы «Обнаружение конструктивных элементов»..205 Приложение 4. Испытания программы на выявляемость дефектов под
дистанционирующей решеткой
Приложение 5. Листинг программы: «Выделение сигналов от дефектов под дистанционирующими решетками»

Основные обозначения и сокращения
АЭС - атомная электростанция
ВВЭР - водо-водяной энергетический реактор
PWR- pressurized water reactor - ядерный реактор с водой под давлением
ОК - объект контроля
ВП - вейвлет-преобразование
ДВП- дискретное вейвлет-преобразование
НВП - непрерывное вейвлет-преобразование
ПТ — парогенератор
ТОТ - теплообменные трубки
ВТК - вихретоковый контроль
РУ — реакторная установка
ВХР - водно-химический режим
ВТП - вихретоковый преобразователь
ГВК- гидравлический метод с визуальным контролем дефектов ГДК -гидравлический метод с дистанционным контролем дефектов ГЛИП - гидравлический метод с люминесцентным индикаторным покрытием
ПГА - пневмогидравлический аквариумный метод контроля ТОТ
КМА - кратномасштабный анализ
БВП - быстрое вейвлет-преобразование
ФНЧ- фильтр низких частот
ФВЧ- фильтр высоких частот
ОИ — область интереса

Таким образом, можно провести следующее соответствие между а и СО. Малый масштаб а => сжатая вейвлет-функция => анализ быстроменяющегося участка сигнала => большая частота СО
Большой масштаб С1 => растянутая вейвлет-функция => анализ медленно меняющийся участок сигнала => малая частота СО .

_| I________________________________________________________I_______________________________________________________I_I_I_I
а = 1/
-3
1 1-----1---г

а = 1/
-5 -4 -3
0 1 2 3 4

а) исходная вейвлет-функция на разных масштабах б) масштаб Рис. 12. Операция масштабирования Под сдвигом вейвлет-функции понимают задержку или опережение ее начала по отношению к началу материнского. Задержка вейвлет-функции на интервал Ь описывается выражением ц/(1 -Ь) (Рис. 13).