控制棒对压水堆核电站的正常工作和安全起着至关重要的作用,所以应保证控制棒在两种情况下的正常运行。在保护动作时,要保证控制棒驱动结构(Control Rod Drive Mechanism,CRDM)失电时钩爪释放控制棒依靠重力落入反应堆。通过控制棒的下降阻止反应堆的反应,保护反应堆。在正常工作时,要保证正常时序过程中,钩爪传递磁极的动作,防止反应堆中因为动作情况失常而停堆或者降低功率。因此,有关控制棒动作的检测系统的研究是十分有必要的。本文围绕反应堆控制棒动作检测问题展开研究,所做主要工作总结如下:首先介绍了控制棒动作系统的结构,接着分析了控制棒的电流信号的过程,着重分析了电流在上升过程中的变化情况,及其动作完成情况。然后依据控制棒动作系统的基本结构以及动作过程中的电流变化时序情况进行了控制棒动作检测系统的总体结构的分析设计,其中包含了软件与硬件数据处理卡。最后分析了硬件信号数据处理卡的实现原理。其次研究了控制棒的基本电路模型,依据电路模型及电流公式分析了电流在控制棒动作的过程中电流的上升沿情况。随后在MATLAB中研究了基于小波分解的动作检测,分别利用了小波分解奇异值和信号分层能量的方式实现了控制棒的动作实时检测,得到控制棒动作检测的最优计算方式,并根据控制棒动作顺序设计状态机。然后利用SVM分析了机器学习中控制棒动作的检测,利用小波分解之后信号各层的能量值、峭度因子、峰值因子作为输入的数据进行分类识别,然后在SVM的学习过程中利用粒子群优化算法进行SVM机器学习的参数优化,最后分析在不同信噪比的情况下,判断的结果,结果发现在噪声相对较低的情况下,三种特征值都有着较高的识别率,当噪声较高时,能量值具有比较高的准确率。最后在Ubuntu系统下设计了控制棒动作检测系统的上位机,通过软件需求分析软件实现的功能,在软件设计过程中设计了软件界面,数据库设计,UDP数据包接收模块和数据二进制文件存储等功能模块。并用C++实现了了小波多层分解算法。设计了需求分析中各个功能的实现方法流程。软件能够在界面中及时显示控制棒的动作情况,方便操作人员实时的查看与回放查询。