手动截止阀动作可靠性高效验证与状态识别方法研究

手动截止阀作为回路系统的典型阀门,是维持系统运行和保护系统安全的重要设备。为高效验证核级手动截止阀的动作可靠性,准确量化地判别其运行状态,本文研究建立了手动截止阀一体化动作试验智能装置,并提出了一种基于小波包分解和支持向量机(SVM)方法相结合的手动截止阀状态识别方法,该方法首先以力矩信号作为特征曲线,利用小波包分解技术提取其时频域特征,融合时域特征构建时域-时频域的混合特征向量;其次采用主成分分析(PCA)方法对特征向量进行降维分析,获取故障特征向量;最后采用支持向量机(SVM)方法对阀门动作状态进行判别。研究结果表明,本研究所建立的装置有效解决了手动截止阀动作可靠性验证耗时长、效率低以及动作过程状态难以量化评估的问题,所提方法能够准确有效地识别阀门的3种动作状态。