Распознавание дефектов сварных соединений оборудования АЭС с использованием кластерного анализа и метода опорных векторов

• Автор: Нахабов, Александр Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Обнинск
• Количество страниц: 122 с. : ил.

Содержание
Введение
Глава 1. Применение методов анализа данных в задачах управления, контроля и диагностики АЭС.

1.1. Методы обработки и анализа данных в системах управления АЭС.

1.2. Системы технической диагностики .

1.3. Автоматизированный анализ результатов неразрушающего контроля оборудования.

1.4. Выводы к главе 1

Глава 2. Разработка алгоритмов анализа данных с использованием метода опорных векторов

2.1. Линейная классификация данных методом опорных векторов БУМ

2.2. Обобщение метода БУМ на нелинейный случай .

2.3. Метод 8УМ с мягкой границей

2.4. Программная реализация алгоритмов анализа данных на основе хметода 8УМ.
2.5. Выводы к главе 2
Глава 3. Автоматизированный анализ результатов радиографического контроля сварных соединений оборудования АЭС .
3.1. Постановка задачи
3.2. Выделение области сварного шва
3.3. Выделение служебных объектов на снимке.
3.3.1. Сегментация снимка
3.3.2. Выделение объектов с использованием метода кратчайшего незамкнутого мути
3.4. Автоматическое выявление дефектов сварных соединений .
3.4.1. Кластерный анализ изображения сварного шва
3.4.2. Распознавание дефектов с использованием метода опорных векторов.
3.5. Влияние параметров снимка на качество выявления дефектов .
3.6. Вывода к главе 3
Глава 4. Автоматизированный анализ результатов ультразвукового контроля сварных соединений оборудования АЭС .
4.1. Система полуавтоматизированного ультразвукового контроля
сварных соединений трубопроводов АЭС
4.2. Постановка задачи.
4.3. Исходные данные
4.4. Предобработка данных .
4.5. Раздельный анализ сигналов
4.5.1. Автоматическое определение порогов выявления дефектов .
4.5.2. Предсказание значений порогов выявления дефектов . .
4.5.3. Определение координат дефектов
4.5.4. Голосование оценок координат дефектов .
4.6. Отбор признаков и формирование обучающей выборки.
4.7. Автоматическое выявление дефектов сварных соединений .
4.7.1. Кластерный анализ сигналов.
4.7.2. Автоматическая поточечная классификация данных с использованием метода опорных векторов
4.7.3. Балансировка обучающей выборки
4.8. Постобработка результатов поточечной классификации
4.8.1. Комбинирование результатов классификации для разных наборов признаков
4.8.2. Оценка плотности распределения для результатов классификации
4.9. Про1раммная реализация алгоритмов автоматизированного анализа
4 Выводы к главе 4
Заключение
Литература


Разработано программное обеспечение «ЗУМСЫб» для классификации результатов неразрушающего контроля оборудования АЭС на основе методов опорных векторов. Разработаны и реализованы в составе программного обеспечения «Хгаув» эффективные алгоритмы для автоматизированного анализа результатов радиографического контроля сварных соединений оборудования АЭС. Применение разработанных методов позволяет повысить качество контроля сварных соединений и сократить временные затраты на его проведение. Разработаны алгоритмы автоматизированного анализа данных ультразвукового контроля сварных соединений трубопроводов АЭС, реализованные в составе системы «УЗК-Аналитик» и специализированной базы данных. Это дало возможность повысить качестно контроля и сократить временные затраты. Результаты используются на Смоленской и Курской АЭС. Унифицированная методика автоматического распознавания дефектов сварных соединений оборудования АЭС но результатам неразрушающего контроля, основанная на совместном использовании кластерного анализа и метода опорных векторов для поточечной классификации сигналов. Алгоритмы и программное обеспечение для автоматизированного анаг лиза результатов неразрушающего контроля сварных соединений оборудования АЭС. Достоверность научных положений. В ходе разработки все результаты проверялись па большом объеме независимых данных, полученных непосредственно в процессе контроля оборудования АЭС. Разработанные методы и алгоритмы подтвердили свою работоспособность при применении на Курской и Смоленской АЭС. Апробация результатов работы. VIII Международной конференции «Безопасность АЭС и подготовка кадров», Обнинск, г. X Международной научно-технической конференции «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, г. Международной выставке-конференции «Неразрушающий контроль в промышленности», Москва, г. VII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM‘U4, Санкт-Петербург, г. International Conference oil Pattern Recognition and Image Analysis: New information technologies (PRIA-7-), Санкт-Петербург, г. IX Международной конференции «Безопасность АЭС и подготовка кадров», Обнинск, г. X Международной конференции «Безопасность АЭС и подготовка кадров», Обнинск, г. Публикации. По теме диссертации опубликовано научных работ, в том числе 4 статьи в научно-технических журналах, 5 публикаций в трудах конференций. По материалам, изложенным в диссертации, получено 4 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ и 2 акта о внедрении на Курской АЭС. Личный вклад автора. Автор принимал непосредственное участие в решении задач, изложенных в диссертации, разработал методики, алгоритмы и программы автоматической обработки данных. Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 2 страницах машинописного текста, куда входит рисунка и список используемой литературы, включающий в себя наименований, в том числе работ автора. Методы анализа данных начали широко применяться на АЭС относительно недавно, что определяется целым рядом важных факторов. В начальный период развития и строительства первых АЭС (-е гг. XX века) реактор, ядерная энергетическая установка и АЭС в целом рассматривались скорее как сложные физические устройства, поведение которых, тем не менее, можно заранее предсказать с помощью расчетов и тем самым исключить возникновение каких-либо внештатных ситуаций и аномалий в процессе эксплуатации. При таком подходе необходимость в сборе обширной эксплуатационной информации с цслыо ее последующего анализа практически отсутствовала, так как поведение реакторной установки считалось детерминированным в рамках заданных моделей. Однако по мерс развития атомной энергетики стало очевидно, что поведение такой сложной системы как АЭС невозможно точно предсказать на основе теоретических моделей. Это поведение определяется взаимосвязанным протеканием большого количества ядерных, теплогидравлических и прочих процессов и взаимным влиянием большого числа различных факторов, а создать теоретическую модель, которая бы с достаточной точностью описывала поведение такой сложной системы, очень трудно, если вообще возможно.