核电因环保清洁、产能高效及运行平稳已成为电源供应结构中重要的一级,有着广阔的应用前景,但也存在着显著的安全隐患。在反应堆中,金属零件松动可能造成堆内部件损坏或者减弱部分材料的性能,可能造成严重的事故。因此,需对核电站可能存在的零件松动信号进行监测,将有效避免或缓和与安全有关的损坏。本文结合国家科技重大专项“核电站松动部件监测系统样机的研究”,对反应堆中的金属松动零件产生的信号进行深入理论研究,如何在强背景噪声下把零件松动信号检测或分离是本文研究的重点内容,论文主要内容及创新工作如下:(1)由于核电站运行的特殊性,很难采集反应堆实际信号,根据通用做法,采用平板或曲面冲击实验来采集钢球冲击信号,来模拟金属零件松动产生的信号。本文设计了曲面冲击实验和锅炉实验,并采集了大量实验数据,同时对实验数据进行分析,为研究新的理论算法提供大量的数据支持。(2)本文对反应堆中金属零件松动产生的冲击信号进行了特点分析,分别从传统的理论,时域方法有相关检测法、取样积分等。频域及时频域方法有小波变换及小波能量谱等,并进行了理论分析和仿真试验。获得了零件松动信号的特征,并对零件松动信号进行预处理,为后续的算法研究提供良好并真实的数据库。(3)根据金属零件松动产生的冲击信号的特点,用非线性理论对其进行了深入研究,采用了一种基于小波变换的非线性分形理论检测方法,并通过Matlab仿真,该方法能在信噪比很小时有效地检测出松动部件,但该方法不能提取冲击信号的特征,如时域特征和频域特征。(4)为更好地分析冲击信号在强背景噪声中的特性,为LPMS研制的关键难点问题提供新的思路。本文提出基于独立成分分析算法的金属碰撞弱信号的研究,通过Matlab仿真试验,试验结果表明,该方法能有效地分离冲击信号和背景噪声信号,且分离后的信号各自保持原有的时频域特征,为LPMS中关键问题的解决提供新的算法思路。