基于数字信号处理的核反应堆压力容器钢辐照脆化的巴克豪森噪声检测仪

2020-08-04

无损检测 2020年7期

(1.南京航空航天大学自动化学院，南京 210016；2.苏州热工研究院，苏州 215004；3.山东长城计算机系统有限公司，烟台 264000)

反应堆压力容器(RPV)具有固定的包容堆芯，可提供密封工作环境和防止放射性物质泄漏等作用，其安全运行寿命决定了核电站的服役寿命及经济性[1]。由于核电站在服役期间长期工作在高温、高压、高辐射等恶劣环境下，RPV钢容易产生辐照损伤性能劣化，快中子辐照是导致脆断失效的最主要因素[2]。因此，研究RPV钢辐照脆化的情况，可以保证RPV钢延寿运行的安全性和经济性[3]。

2007年MILLER[2]利用原子探针断层析扫描(APT)和中子小角散射(SANS)表征了RPV钢的微观结构；2011年上海大学材料研究所利用原子探针层析技术分析了时效模拟的RPV钢材料，证实了Ni会增加RPV钢中子辐照脆化敏感特性；2017年苏州热工院钱王洁[4]利用巴克豪森检测系统得到了不同热老化程度下Fe-Cu合金的巴克豪森噪声(MBN)信号，并发现MBN信号与维氏硬度存在线性关系。综上，MBN信号对于RPV钢材料的辐照脆化研究具有可行性。

国外已有多种成熟的MBN仪器销售，广泛使用的有芬兰Stresstech公司和德国Fraunhofer无损检测研究所的MBN仪器，可进行特定功能的信号检测，但是价格昂贵。国内目前几乎没有商业化的MBN检测仪器，上海交通大学和南京航空航天大学近年来对MBN现象进行研究，搭建了用于试验研究的MBN检测系统，并初步制备了相关检测仪器。但是，国内外已有的MBN系统或仪器满足不了RPV钢辐照脆化方面的研究。

基于磁巴克豪森信号机理，并针对RPV钢试样尺寸小及材料力学特性，笔者设计了用于检测RPV钢辐照脆化的MBN传感器；结合MBN检测系统的硬件基础，利用DSP(数字信号处理)技术，完成了便携式MBN检测仪器的开发。结合了嵌入式系统的小型化巴克豪森信号检测仪器有利于进一步实现在线检测。

1 便携式RPV钢辐照脆化巴克豪森噪声检测仪

在交变磁场的作用下，对外本不显磁性的铁磁性材料内部磁畴发生偏转，磁壁移位，即被磁化，而材料表面的传感器会接收到一定功率频谱分布的微弱电信号，即巴克豪森噪声信号[5]。MBN信号对辐照脆化后的RPV钢内部微观结构变化具有很强的感知性，其检测尺寸大小可达10-6m，能检测到中子辐照产生的缺陷尺寸[6]。基于MBN信号的RPV辐照脆化检测技术是一种切实可行且可以保留材料完整性的无损检测方法，不仅便于实现在线检测，还可以为RPV钢延寿运行的监督分析提供可靠依据。

图1 便携式RPV辐照脆化检测仪原理框图

仪器采用的传感器由U型磁化器、激励线圈和接收线圈3部分组成。磁化器为锰锌铁素体U型磁轭，与被检测试块形成一个通路，当激励信号通过激励线圈时，由于电磁感应效应，会形成一个磁通路，以产生mV级微弱巴克豪森信号。激励线圈选用0.21 mm 漆包电感线绕在U型磁轭上，可以产生激励电压16×sin(2×π×10×t) V。接收器选取4.7 MHz的电感线圈，其材料也为锰锌铁氧体，可以减少高频信号损失。

仪器采用的处理器选取TI公司的TMS320F28335型号数字信号处理器(DSP)开发板，该处理器具有150 MHz的高速处理能力，具备32位浮点运算单元，12位信号发生模块和12位信号采集模块。其功耗小，功能多，控制能力强，运算速度快且便于开发，能满足便携式巴克豪森检测仪的处理器要求。

仪器内置功率放大器，用来对DSP产生的激励信号进行功率放大，使其满足传感器激励所需能量的要求；内置信号调理电路用来对采集到的微弱巴克豪森信号进行高通滤波及信号放大，使其便于采集与分析。

仪器前面板的显示模块选取分辨率为400X240的液晶显示屏，根据串行通信协议(SCI)与DSP进行SCI数据通讯，用于实时显示滤波后的波形及提取的特征值。

2 仪器DSP处理器的应用开发

2.1 开发工具及软件总体设计

CCS(全称Code Composer Studio)是TI公司官方提供的DSP处理器开发工具，其以ECLIPSE软件框架为基础，结合了TI先进的调试功能，给开发人员提供了良好的开发环境。

软件运行的总体流程图如图2所示(FIR滤波为有限长单位冲击响应滤波)，其中系统初始化包括通用输入输出引脚(GPIO)寄存器的初始化，数字模拟转换器(DAC)、模拟数字转换(ADC)寄存器的初始化，中断寄存器的初始化及数据通信模块的初始化。

图2 软件运行的整体流程图

2.2 激励信号的发生

模拟正弦波的表达式为

从图4接收信号相关后的频谱可以看出其中包括一次谐波和二次谐波的和频和差频,以及对应的倍频分量等高频信号,以及去调制后的低频信号[9];本文对相关处理后的信号设计了低通滤波器以滤除高频分量,考虑FPGA的资源限制,设计了一个32阶的FIR低通滤波器,截止频率设计为10 Hz[10];根据设计原理将低通滤波后的信号进行平方和开根号处理后,可得提取的一次谐波和二次谐波信号[11],如图5(a)、图5(b)所示。

x(t)=sin(2πFt+θ)

(1)

以固定的时间间隔对x(t)进行采样得到

x(n)=sin(2πfn+θ),

(f=F/Fs,n=0,1,2,…)

(2)

式中：θ为初始相位；F为模拟频率；Fs为采样频率。

x(n)值为每个采样间隔的正弦值，在程序中构造正弦函数表，利用查表法得到正弦值，结合DAC7724信号发生模块产生和输出规定幅值和频率的正弦波。DAC(模数转换)查表程序放在中断服务程序中，正弦函数表取sinx一个周期400个值。试验需要产生一个4 Hz ，500 mV的正弦波作为激励信号。

(3)

式中：VOUT为模拟输出信号；VREFL，VREFH为参考电压，转换精度为12位；N为输入的数字量。

设置幅值系数为310，即可得到幅值为500 mV的正弦信号(见图3)。

图3 产生500 mV,4 Hz正弦波的波形

2.3 MBN信号采集

DSP开发板内置12位模数转换器采集模块，采样幅值范围为03.3 V，分辨率为8 mV。在使能ADC模数转换器时钟后，赋值AD寄存器来设置采样模式，分别设置AD采样频率为8.3 MHz，采样通道为A0，选取自动启动、连续采样模式。由于采样频率较信号频率高，所以可以进行5次采样取平均值来优化信号值。采样结果放在RESULT0寄存器中，再依次提取信号值，进行信号处理与分析。

AD采样流程及采样结果如图4,5所示。