噪聲診斷系統是根據工程上極為常見的現象，反應堆是一種頗為複雜的工程系統，可以預期，在反應堆中會存在多種形式的噪聲現象。
按噪聲源來分類，噪聲可能是維測量向量，它反映被測噪聲的模式識別特徵。這種數學處理方法稱數據聚類。系統可以在兩種方式下運行，即學習方式和監控方式。在學習方式運行時，用以收集前處理器發生在反應堆本身內部的一個過程，例如中子噪聲或沸騰噪聲;也可能是由反應堆的環境或有關設備誘發的隨機過程，這種感生噪聲既可以是有意製造的，又可以是自發的或無控制的。按噪聲信息的變數來分類，在大功率核電廠中，現有儀器儀表可提供許多有用的信號，已經使用的喻聲信號lx(，)\噪聲分析(FFT等)嗓聲描述符(PSD等〕數據象類與”維側最向t時當前運行2信號有中子注量率、溫度、壓力、流量、位移、速度、加速度、聲響和應變等。噪聲診斷系統將採集疊加在上述變t上的隨機信息。噪聲分析噪聲可以採用統計學的方法來進行描述和分析，諸如機率、機率密度函式的矩、均方根值等概念。更為複雜的方法有時域分析和頻域分析兩大類。(1)噪聲的時域分析:時域分析的典型方法就是相關分析。一個信號在不同時間的值之間的相關程度稱自相關;一對信號在不同時間的值之間的相關程度稱互相關。相關方法已被用來進行鈉冷迴路的流t測t，在鈉迴路的兩個點上，用相關分析對兩個熱電偶測得的溫度噪聲進行分析，以確定信號的傳送時間，再根據熱電偶之間的間距，就可算出流體的速度。(2)噪聲的頻域分析:噪聲通常被描述為時間函式。然而按照傅立葉定理，一個時間函式可以表征為具有一定振幅和相角的不同頻率的正弦波函式的盈加，對應不同頻率的振幅構成表征噪聲特徵的頻域特性。常用的功率譜密度(PSD)概念，比頻率特性具有更具體的物理意義，它相當於傅立葉頻譜的振幅平方。同時某個頗帶內所有譜功率之和就是該頻帶段的方差。傅立葉分析同樣可以套用到互相關函式和自相關函式的分析上.經典的傅立葉變換，其工作量與採樣次數N的平方成正比。為了節省計算機處理時間，廣泛使用快速傅立葉變換(FFT)，利用正弦和餘弦值多次重複出現的特點，其運算工作量僅與ZNlogZN成正比，遠比NZ低得多。人機接口簡單的人機接口有顯示和記錄裝置。為了使噪聲診斷系統具有智慧型的功能(自動分析和識別故障)，開發了運用模式識別技術的計算機數據處理系統。圖2示出具有模式識別能力的監督系統方框圖。被側參t經過快速傅立葉變換的數學處理，便可得到相應的功率譜密度對頻率的分布特性，並從中選出二個值，例如G二(石)，C(幾)，…，G二(人)，組成n具有模式識別能力的監督系統方框圖正常運行時或已知故障時的。維測量向t，以建立模式識別資料庫。在監控方式運行時，將被測嗓聲的，維側量向量與正常值相比較，用其定量偏離D(每一分t偏離的平方和)作為異常程度的量度。根據D值的大小做出故障性質和程度的判斷。噪聲診斷的套用表中給出噪聲診斷在壓水堆上的部分套用。
