实际运行经验表明，堆内构件异常不仅影响反应堆的正常运行、导致花费高额的维修费用，严重时甚至会导致更高级别核事故的发生。因此，对堆内构件异常行为进行监测十分必要。本研究以压水堆核电站堆内构件振动监测系统的设计原则为依据，以反应堆运行时从压力容器上获得的振动信号为基础，对信号降噪和状态识别的信号处理方法进行了研究，并在LabVIEW虚拟仪器软件平台上开发了堆内构件监测系统。为了克服缺乏运行数据的困难，利用ANSYS Workbench有限元分析工具对堆芯吊篮和压力容器进行了实体建模、模态分析和瞬态动力学分析研究，所建立的模型具有梁式振动模态和壳式振动模态，符合工程实际情况，通过动力学分析得到了正常和异常状态下位于压力容器垂直方向上的加速度时程响应数据。研究了小波启发式阈值滤波降噪的方法并在LabVIEW虚拟仪器软件平台上进行了子程序开发，结果表明该方法能减少数据采集过程中混入的噪声成分，提高了采集精度和信噪比。在此基础上，利用分形关联维的方法对滤波后的振动信号进行了堆内构件异常诊断，研究了堆内构件振动信号关联维参数的选取方法，在LabVIEW虚拟仪器软件平台上实现了关联维算法的程序开发，关联维计算结果表明该方法能够对正常情况和事故情况下采集到的堆内构件振动信号进行有效识别，可实现堆内构件的异常诊断。利用LabVIEW虚拟仪器软件设计了堆内构件监测系统，仿真分析表明该系统能够对堆内构件振动信号进行实时的监测和故障诊断，并具有采集误差小、信噪比高的特点，可实现为运行人员提供直观准确的堆内构件状态显示和状态分析功能。本文的工作为核设备建模分析提供了一个新的思路，对小波滤波和分形关联维的研究及应用进行了有意义的探讨，丰富了堆内构件振动异常诊断的方法，为进一步提高反应堆运行的安全性提供了新的尝试。