CN102410525A - 一种炉管泄漏声学监测定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了锅炉炉膛内泄露定位技术领域中的一种炉管泄漏声学监测定位方法及装置。本发明通过传感器测量并求得泄漏信号的双曲面方程组；选取测得的声压级最大的传感器作为基准传感器，得到其他传感器的坐标值；然后对泄漏信号进行滤波，并求得其他传感器和基准传感器的时间延时估计值；最后根据各个传感器的坐标值，采用CHAN算法对双曲面方程组进行优化，进而求得泄漏点的坐标。本发明以测量声压级的方法来选择基准传感器，从而避免了理论值中的负延时值在实际测量中无法实现的问题；采用三维定位技术，提到了定位精度，实现了在线监测定位。

Description

一种炉管泄漏声学监测定位方法及装置

技术领域

本发明属于锅炉炉膛内泄露定位技术领域，尤其涉及一种炉管泄漏声学监测定位方法及装置。

背景技术

火电站锅炉炉膛管道泄露严重危害了电站的安全、经济运行，现有的技术已能在炉膛爆管时在线监测到泄露，但大多无法精确定位。专利US496079、CN2253829中的监测技术采用在炉膛壁面布置大量测点的方法，只能提供以测点为圆心，半径为10米的范围的粗略的定位。专利CN101799533A定位精度差，抗扰动能力差、专利CN101813545A中存在算法需要迭代运行时间长，且依然存在精度问题，并且这两个专利中所提及的时延算法并没有考虑到实际测量中时间延时值不能为负的情况。在测量中如果不选取离声源较近的传感器为基准传感器，则理论时延值必定有负值出现，并且基准传感器离声源较远会导致测量结果不准，误差大。

针对专利CN101813545A中的测点布置情况，因为，炉膛内环境复杂，而泄露信号为高频信号，容易衰减，湮没在炉膛背景信号中，若采用立体阵列的间距过大会导致测量出的时间延时值误差大或无法测量。

发明内容

针对上述背景技术中提到的现有泄漏测定方法精度不高，不能在线监测等不足，本发明提出了一种炉管泄漏声学监测定位方法及装置。

本发明的技术方案是，一种炉管泄漏声学监测定位装置，其特征是该装置包括信号调理器、采集卡、电脑和至少四个传感器；

所述传感器置于锅炉炉壁外侧，每个传感器分别与信号调理器连接；信号调理器与采集卡连接；采集卡与电脑连接。

所述传感器的型号为MPA201。

所述信号调理器的型号为MC104。

所述采集卡的型号为NI-PCI6221。

一种炉管泄漏声学监测定位方法，其特征是该方法包括以下步骤：

步骤1：通过传感器测量并求得泄漏信号的双曲面方程组；

步骤2：选取测得的声压级最大的传感器作为基准传感器，得到其他传感器的坐标值；

步骤3：对泄漏信号进行滤波，并求得其他传感器和基准传感器的互相关延时估计；

步骤4：根据各个传感器的坐标值，采用指定算法对双曲面方程组进行优化，进而求得泄漏点的坐标。

所述双曲面方程组为：

                   ||sensori-S||-||sensorj-S||＝cτ_ij

其中：

sensori为第i个传感器的坐标；

sensorj为第j个传感器的坐标；

S为泄漏点坐标；

c为当地声速；

τ_ij为第i个传感器和第j个传感器收集到泄漏信号的时间延时值。

所述互相关延时估计的计算公式为：

                      R_ij(τ)＝E[x_i(n)x_j(n-τ)]

其中：

R_ij为信号i和信号j的互相关延时估计；

x_j(n-τ)为基准传感器对应的信号；

x_i(n)为其余传感器对应的信号。

所述指定算法为CHAN算法。

本发明突破性的设计了以测量声压级的方法来选择基准传感器，从而避免了理论值中的负延时值在实际测量中无法实现的问题。并且将蜂窝网络中的CHAN算法引入到炉膛内三维定位技术，重新设计了炉膛测点的布置，提高了定位精度，且具有一定的抗扰动能力，算法不需要迭代，能实现在线监测定位。本发明在不增加传感器个数的情况下改变测点布置来得到更精确的时间延时值，维持了定位结果的准确性，即定位精度。

附图说明

图1为基于CHAN算法的立体阵列传感器三维相对坐标分布；

图2为600MW锅炉新型测点分布图；

图3为基于CHAN算法的炉管泄漏声学监测定位系统图；

图4为传感器测得炉膛内管道泄露时间延时估计图；

图a为τ₂₁互相关图；图b为τ₃₁互相关图；图c为τ₄₁互相关图。

具体实施方式

下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

本发明的目的为提供了一种炉管泄漏声学监测定位方法及装置；在火电站锅炉炉管泄露后能监测的泄露的精确位置，从而缩短了维修时间，节省人力、物力，为电站锅炉的安全经济运行提供了保障。

本发明包括信号调理器、采集卡、电脑和至少四个传感器，其连接关系为：

传感器置于锅炉炉壁外侧，每个传感器分别与信号调理器连接；信号调理器与采集卡连接；采集卡与电脑连接。其中，传感器的型号都为MPA201，信号调理器的型号为MC104，采集卡的型号为NI-PCI6221。

本发明具体步骤为：

步骤一：测量泄露点三维坐标至少四只传感器，而CHAN算法应用的是异面阵列，本算法采用一种新型的立体四元阵列。在炉膛其中一段区域布置由四只传感器组成的异面阵列。得出泄露点的双曲面方程组：

                 ||sensori-S||-||sensorj-S||＝cτ_ij

其中：

sensori为第i个传感器的坐标；

sensorj为第j个传感器的坐标；

S为泄漏点坐标；

c为当地声速；

τ_ij为第i个传感器和第j个传感器收集到泄漏信号的时间延时值。

步骤二：选取基准传感器。由Labview调用matlab程序，将四只传感器中测得声压级最大的传感器标定为基准传感器。将基准传感器所在位置定为坐标原点，参考四只传感器相对位置，依次得出相应基准点下的各传感器坐标值。采用左手准则，大拇指指向Y轴，四指指向X轴方向。假设声源离第一传感器较近，则有坐标：第一传感器sensor1(0，0，0)，第二传感器sensor2(0，Y，0)，第三传感器sensor3(-X/2，Y/2，Z)，第四传感器sensor4(X/2，Y/2，Z)；假设声源离传感器2较近，则有坐标：第一传感器sensor1(0，-Y，0)，第二传感器sensor2(0，0，0)，第三传感器sensor3(-X/2，-Y/2，Z)，第四传感器sensor4(X/2，Y/2，Z)；假设声源离传感器3较近，则有坐标：第一传感器sensor1(X/2，-Y/2，-Z)，第二传感器sensor2(X/2，Y/2，-Z)，第三传感器sensor3(0，0，0)，第四传感器sensor4(X，0，0)；假设声源离传感器4较近，则有坐标：第一传感器sensor1(-X/2，-Y/2，-Z)，第二传感器sensor2(-X/2，Y/2，-Z)，第三传感器sensor3(-X，0，0)，第四传感器sensor4(0，0，0)。

步骤三：对滤波后的信号进行互相关取得个传感器与基准传感器的时间延时估计值。由Labview滤波后，将信号与基准信号进行互相关估计，采用求期望的方法，两信号的互相关延时估计为：

                    R_ij(τ)＝E[x_i(n)x_j(n-τ)]

其中：

R_ij为信号i和信号j的互相关延时估计；

x_j(n-τ)为基准传感器对应的信号；

X_i(n)为其余传感器对应的信号。

当R_ij(τ)取得最值时，τ＝τ_i-τ_j，即为两传感器时延值。

步骤四：采用CHAN算法对相应基准点所得的双曲面方程组进行优化。在此假设第一传感器sensor1为基准传感器。因此四只传感器的坐标值为：第一传感器sensor1(0，0，0)，第二传感器sensor2(0，Y，0)，第三传感器sensor3(-X/2，Y/2，Z)，第四传感器sensor4(X/2，Y/2，Z)。则：

$R_i=\sqrt{(X_i-x)+(Y_i-y)+(Z_i-z)}$

其中：

R_i为泄漏点到第i个传感器的距离；

(X_i，Y_i，Z_i)为第i个传感器的坐标；

(x，y，z)为泄露点坐标。

有CHAN优化算法对双曲面方程组优化后得到：

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]=-{\left[\begin{array}{ccc}{X}_{\mathrm{2,1}}& Y_{2,1}& Z_{\mathrm{2,1}}\\ X_{\mathrm{3,1}}& Y_{\mathrm{3,1}}& Z_{\mathrm{3,1}}\\ X_{\mathrm{4,1}}& Y_{\mathrm{4,1}}& Z_{\mathrm{4,1}}\end{array}\right]}^{-1}\{\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{2,1}}\\ R_{\mathrm{3,1}}\\ R_{\mathrm{4,1}}\end{array}\right]R_1+\frac{1}{2}\left[\begin{array}{c}{R_{\mathrm{2,1}}}^2-K_2+K_1\\ {R_{\mathrm{3,1}}}^2-K_3+K_1\\ {R_{\mathrm{4,1}}}^2-K_4+K_1\end{array}\right]\}$

其中：

K_i为即第i个传感器的坐标平方和，K_i＝X_i ²+Y_i ²+Z_i ²，i＝1，2，3…；

X_i，1为第i个传感器与第一传感器在X轴的坐标差值；

Y_i，1为第i个传感器与第一传感器在Y轴的坐标差值；

Z_i，1为第i个传感器与第一传感器在Z轴的坐标差值；

R_i，1表示泄漏点与第i个传感器和原点处的参考第一传感器的距离差，

R_i，1＝cd_i，1＝R_i-R₁，其中d_i，1为到达时间差TDOA测量值。

将上式与R_i联合，并将传感器坐标值带入到对应的(X_i，Y_i，Z_i)，即得出在相应基准坐标下的泄露点三维空间坐标位置。

采用基于CHAN算法的新型立体四元阵列进行在线泄漏监测精确定位，传感器的阵列结构及其在炉膛壁面上测点的布置如图1、2所示。

由Labview调用Matlab程序将测量声压值最大的传感器标定为基准传感器。确定基准传感器后，将选取对应基准点的预定义坐标系，然后将四只传感器的坐标值带入CHAN算法。

本例采用SG1025/17.5-M723型号锅炉，共分为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J十个区域，24个传感器。根据现场具体情况的不同，可适当调节测点分布位置，但应保持传感器阵列结构。

定位装置的系统图如图3所示，火电站锅炉爆管后，泄露噪声由传感器监测到泄露信号，传感器为前置放大器内置，监测到的信号被传送到信号调理器，再从信号调理器传送到采集卡，由采集卡将信号输入主机。在主机中进行滤波，选取测得最大声压级的传感器为基准传感器，进行互相关估计，最后进行定位估计，得到对应基准坐标下的泄露点三维坐标。

传感器灵敏度为50毫伏/帕。采用Labview软件和采集卡，每通道的采用率可达3兆/秒。将采样率设置为102400赫兹。国内某电厂1025吨/小时燃煤锅炉上设计参考图如图2。用短吹进行泄露模拟，蒸汽压力为6兆帕左右，得到到达延时估图如图4。其中f_s/N即为时间延时值τ_ij。

采用基于CHAN算法的新型立体四元阵列，其定位效果如以下实例。

实例一：当时延误差为0毫秒时，定位结果为(3.0000，2.0000，3.0000)

实例二：当时延误差为1毫秒时，定位结果为(2.7741，2.1160，2.8072)

实例三：当时延误差为0.1毫秒时，定位结果为(2.9752，1.9964，3.0372)

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种炉管泄漏声学监测定位装置，其特征是该装置包括信号调理器、采集卡、电脑和至少四个传感器；

所述传感器置于锅炉炉壁外侧，每个传感器分别与信号调理器连接；信号调理器与采集卡连接；采集卡与电脑连接。

2.根据权利要求1所述的一种炉管泄漏声学监测定位装置，其特征是所述传感器的型号为MPA201。

3.根据权利要求1所述的一种炉管泄漏声学监测定位装置，其特征是所述信号调理器的型号为MC104。

4.根据权利要求1所述的一种炉管泄漏声学监测定位装置，其特征是所述采集卡的型号为NI-PCI6221。

5.一种利用权利要求1所述的一种炉管泄漏声学监测定位装置进行监测定位的方法，其特征是该方法包括以下步骤：

步骤1：通过传感器测量并求得泄漏信号的双曲面方程组；

步骤2：选取测得的声压级最大的传感器作为基准传感器，得到其他传感器的坐标值；

步骤3：对泄漏信号进行滤波，并求得其他传感器和基准传感器的互相关延时估计；

步骤4：根据各个传感器的坐标值，采用指定算法对双曲面方程组进行优化，进而求得泄漏点的坐标。

6.根据权利要求5所述的监测定位的方法，其特征是所述双曲面方程组为：

                  ||sensori-S||-||sensorj-S||＝cτ_ij

其中：

sensori为第i个传感器的坐标；

sensorj为第j个传感器的坐标；

S为泄漏点坐标；

c为当地声速；

τ_ij为第i个传感器和第j个传感器收集到泄漏信号的时间延时值。

7.根据权利要求5所述的监测定位的方法，其特征是所述互相关延时估计的计算公式为：

                     R_ij(τ)＝E[x_i(n)x_j(n-τ)]

其中：

R_ij为信号i和信号j的互相关延时估计；

x_j(n-τ)为基准传感器对应的信号；

x_i(n)为其余传感器对应的信号。

8.根据权利要求5所述的监测定位的方法，其特征是所述指定算法为CHAN算法。

Images