CN104764564B - 基于声波传感器的阀门内漏检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法。该方法包括如下步骤：获取阀门上游声波传感器检测的管道内部的第一声波信号的W点第一采样信号和阀门下游声波传感器检测的第二声波信号的W点第二采样信号；使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对第一采样信号和第二采样信号进行小波包分解，并计算第一采样信号的第一小波包熵和第二采样信号的第二小波包熵；通过分别比较第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定被测试阀门是否发生内漏。该方法无需使用传统的高频声发射传感器，大大降低阀门内漏判断中信号处理的高实时性要求和复杂程度，计算工作量和内存需求量大大减小，有利于工程实现。

Description

基于声波传感器的阀门内漏检测方法

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法。

背景技术

阀门作为一种通用的机械产品，在国民经济各个部门中有着广泛的应用。作为流体管路的控制装置，阀门的基本功能是接通或切断管路介质的流通，改变介质的流动方向，调节介质的压力和流量，保护管路和设备的正常运行。对绝大多数阀门来说，内漏是其最主要的破坏形式，也是影响阀门安全运行的首要问题。由于阀门密封性能差或密封寿命短而产生流体的外漏或内漏，不仅造成系统的压力损失，流体的浪费，对于腐蚀性、易燃易爆性和有毒性流体的泄漏还会带来灾难性后果。在现有的阀门内漏检测方法中，常用的主要方法为声发射法。声发射法使用专门的声发射传感器，其感测的声发射信号频率在10KHZ以上，这不仅要求信号采集及处理设备具有很高的处理速度，造成阀门泄漏检测设备成本高昂；而且信号处理、特征提取和阀门内漏诊断算法的复杂性高，阀门内漏诊断的准确性差。

因此，探索一种成本低廉、处理简单、诊断可靠的阀门泄漏诊断方法具有较高的实用价值和现实意义。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术中，阀门泄漏检测设备成本高，处理复杂的问题，提供一种阀门泄漏检测成本低，且检测准确率高的基于声波传感器的阀门内漏检测方法。

为实现本发明目的提供的一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法，包括以下步骤：

获取阀门上游声波传感器检测的管道内部的第一声波信号的W点第一采样信号和阀门下游声波传感器检测的第二声波信号的W点第二采样信号；

使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对所述第一采样信号和所述第二采样信号进行小波包分解，并计算所述第一采样信号的第一小波包熵和所述第二采样信号的第二小波包熵；

通过分别比较所述第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、所述第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定所述阀门是否发生内漏；

所述阀门上游声波传感器安装在所述阀门一侧管道的外壁上，且与所述阀门之间具有第一预设距离；所述阀门下游声波传感器安装在所述阀门另一侧管道的外壁上，且与所述阀门之间具有第二预设距离；管道内部介质由上游向下游输送。

作为一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法的可实施方式，所述通过分别比较所述第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、所述第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定所述测试阀门是否发生内漏，包括以下判断：

当所述第一小波包熵大于等于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵大于等于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门没有发生内漏；

当所述第一小波包熵小于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵小于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门发生内漏；

当所述第一小波包熵大于等于所述第一预设小波包熵阈值，而所述第二小波包熵小于所述第二预设小波包熵阈值时，判定阀门下游产生了干扰；

当所述第一小波包熵小于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵大于等于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门上游产生了干扰。

作为一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法的可实施方式，所述W＝2N，N为正整数；

所述W点的第一采样信号包括N点历史第一采样信号和N点实时第一采样信号，所述实时第一采样信号的第一点数据时间上落后于所述历史第一采样信号的第N点数据一个采样周期；

所述W点的第二采样信号包括N点历史第二采样信号和N点实时第二采样信号，所述实时第二采样信号的第一点数据时间上落后于所述历史第二采样信号的第N点数据一个采样周期。

作为一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法的可实施方式，所述W点第一采样信号和所述W点第二采样信号分别构成一帧待处理数据，且所述W点第一采样信号标记为x(k)，所述W点第二采样信号标记为y(k)，k＝1,2，……，2N；

所述使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对所述第一采样信号和所述第二采样信号进行小波包分解，并计算所述第一采样信号的第一小波包熵和所述第二采样信号的第二小波包熵，包括以下步骤:

对所述第一采样信号和所述第二采样信号分别采用第一预设尺度和所述第二预设尺度进行小波包分解；其中所述第一预设尺度和所述第二预设尺度分别为c₁和c₂；

对所述第一采样信号和所述第二采样信号的小波包分解结果中的各个频段的重构信号作功率谱分析，并使用下面的公式计算各个频段重构信号的信号能量：

其中，j为小波包分解的频段序号，j＝1,2,…L，L＝2^c，对应所述第一采样信号和所述第二采样信号c分别为c₁和c₂，Pow(i)为每个频段重构信号的功率谱，M≥2N，且M＝2ⁿ，n为正整数；

根据下面的公式计算各个频段的信号能量在当前帧被处理数据中的信号能量分率：

根据下面的公式计算每帧所述被处理数据的小波包熵：

本发明的有益效果包括：本发明提供的一种通过使用声波传感器的阀门内漏检测方法对待测阀门是否内漏进行检测。该方法通过在阀门两侧的管路上非介入式安装声波传感器，对两个声波传感器的输出信号采样并进行小波包分解，然后计算各自的小波包熵，并比较小波包熵与预设值的大小确定阀门是否发生内漏。该方法所使用的两个声波传感器可使用压电式压力传感器，从而可获得低频的声波信号，而无需使用传统的高频声发射传感器，大大降低泄漏判断中信号处理的复杂程度，计算工作量和内存需求量大大减小，有利于工程实现，且检测效率高，使阀门内漏检测具有更好的实时性。

附图说明

图1为本发明一种阀门内漏检测方法的一具体实施例的所使用的设备安装示意图；

图2为本发明一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法的一具体实施例的流程图；

图3(A)为本发明一种阀门内漏检测方法的一具体实施例某一时刻阀门未发生内漏时阀门上游声波传感器的第一采样信号；

图3(B)为与图3(A)相对应的阀门下游声波传感器的第二采样信号；

图4(A)为本发明一种阀门内漏检测方法的另一具体实施例某一时刻阀门发生内漏时阀门上游声波传感器的第一采样信号；

图4(B)为与图4(A)相对应的阀门下游声波传感器的第二采样信号。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明的基于声波传感器的阀门内漏检测方法的具体实施方式进行说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明阀门内漏检测方法是在进行阀门内漏检测时，如图1所示，要检测的阀门100安装在管道200上，在阀门的两侧分别安装阀门上游声波传感器301和阀门下游声波传感器302，两个阀门声波传感器均安装在管道的外侧壁上。阀门上游声波传感器301可以检测阀门上游侧管道内的第一声波信号，而阀门下游声波传感器302可以检测阀门下游侧管道中第二声波信号(管道内部介质由上游向下游输送)。并将声波信号通过变送器400传送到数据(采集)终端500(RTU，Rmote Terminal Unit)。数据(采集)终端单元500通过数据传送媒介(网络等)将采样后的数字信号传送到与之连接的计算机等信号处理分析装置600。信号处理分析装置600对两路接收到的信号分别进行分析处理，并根据处理结果判断待测的阀门100是否发生了内漏或者说泄漏。

由上面描述可知，本发明的基于声波传感器的阀门内漏检测方法基于的设备系统结构简单，且使用设备成本低廉，具有较高的商业价值及工程实用价值。

且如图1中所示，阀门上游声波传感器301设置在阀门100左侧距阀门第一预设距离处，阀门下游声波传感器302设置在阀门100右侧距离阀门第二预设距离处，所述的第一预设距离和所述的第二预设距离可根据实际声波传感器的敏感度进行设置。一般情况下，设置较近距离时声波传感器获得的信号较强。较佳地，为了阀门声波传感器安装的便利性，可设置上游声波传感器到阀门的距离与下游声波传感器到阀门的距离大致相等，且两个声波传感器可均借助手动可控磁性卡座以非介入式方式安装在管道的外壁上，声波传感器与管道外壁通过耦合剂耦合。此种安装方式，对管道没有任何损伤，安装拆卸简便，也便于信号传输线路的外部连接。

具体的，声波信号的处理分析采用本发明所述的基于声波传感器的阀门内漏检测方法进行信号的获取及阀门内漏分析，如图2所示，包括以下步骤：

S100，获取阀门上游声波传感器检测的管道内部的第一声波信号的W点第一采样信号和阀门下游声波传感器检测的第二声波信号的W点第二采样信号。

此处需要说明的是，图1中所示的系统中的变送器400中包含有电荷放大电路，滤波电路以及V/I转换电路。上游声波传感器和下游声波传感器检出的声波信号经过变送器的转换后，转换成4—20毫安的电流形式的信号传输至数据(采集)终端单元500。数据(采集)终端单元500中设置有两个采样电阻，用于将接收到的电流信号转换为电压信号。作为一种可实施方式，可设置采样电阻为150欧姆，从而将接收到的4—20毫安的电流信号转换为0.6—3.0V的电压信号。两路信号分别转换为电压信号后，分别经过采样保持器输入到可对多路信号进行采样的模数转换器的模拟信号输入通道。其中，所述采样保持器可采用LF398，所述模数转换器可采用ADS7841。同时，作为一种可实施方式，可使用型号为AT91SAM9261的ARM处理器作为微处理器控制多路采样芯片ADS7841顺序轮流采集两路声波信号的电压信号。并将采样后的声波信号发送到计算机中存储，并进行按照步骤S100～S300根据数据处理结果判断阀门是否有内漏发生。

S200，使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对所述第一采样信号和所述第二采样信号进行小波包分解，并计算所述第一采样信号的第一小波包熵和所述第二采样信号的第二小波包熵。其中，所述第一预设尺度和所述第二预设尺度可采用相同或不同的值。

S300，通过分别比较所述第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、所述第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定所测试的阀门是否发生内漏。

当阀门没有发生内漏时，步骤S200中根据声波信号得到的小波包熵的值应该都大于等于预设的阈值，即阀门上游声波传感器对应的第一小波包熵应大于等于第一预设小波包熵阈值，阀门下游声波传感器对应的第二小波包熵应大于等于第二预设小波包熵阈值。

本发明实施例的基于声波传感器的阀门内漏检测方法，其通过对两个声波传感器感测的信号进行小波包分解，然后分别计算小波包熵，并比较小波包熵与预设值的大小确定阀门是否发生内漏。该方法所使用的两个声波传感器可使用压电式压力传感器，从而可获得低频的声波信号，而无需使用传统的高频声发射传感器，大大降低泄漏判断中信号处理的复杂程度，准确率高，提高检测效率，当然也使阀门内漏检测具有更好的实时性。且使用设备简单，整体成本低。当然，在其他实施例中，阀门上游声波传感器和阀门下游声波传感器也可采用其他类型的能够检测管道声波信号的声波传感器。

其中，步骤S300，通过分别比较所述第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、所述第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定所测试的阀门是否发生内漏，包括以下判断：

1)当所述第一小波包熵大于等于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵大于等于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门没有发生内漏；

2)当所述第一小波包熵小于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵小于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门发生内漏；

3)当所述第一小波包熵大于等于所述第一预设小波包熵阈值，而所述第二小波包熵小于所述第二预设小波包熵阈值时，判定阀门下游产生了干扰；

4)当所述第一小波包熵小于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵大于等于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门上游产生了干扰。

由上述四种判断结果可以看出，本发明实施例的方法可滤除来自阀门上下游传播过来的调泵、调阀等干扰信号，降低误报率。

更佳地，信号处理分析装置还可以根据前述四种结果，在判定管道发生泄漏时，发出报警。如对于计算机，可采用弹出对话框或者发出警报音的方式进行报警，提醒监控人员立即采取行动对阀门进行检修。

较佳地，作为一种可实施方式，每次对采样信号进行分析时，可结合前N点历史数据作为一帧待处理数据，以保证可能存在的阀门内漏声波信号的完整性。即，前述获取的第一采样信号及第二采样信号的数据长度W＝2N。W点的第一采样信号包括N点历史第一采样信号和N点实时第一采样信号，所述实时第一采样信号的第一点数据时间上落后于所述历史第一采样信号的第N点数据一个采样周期；W点的第二采样信号包括N点历史第二采样信号和N点实时第二采样信号，所述实时第二采样信号的第一点数据时间上落后于所述历史第二采样信号的第N点数据一个采样周期。而N点的采用周期可设置为20毫秒。信号处理分析装置对当前帧待处理数据分析处理完成后，会将这一帧的待处理数据中的N点实时数据(N点实时第一采样信号或者N点实时第二采样信号)作为下一帧待处理数据的N点历史数据。从而使数据处理时间与采样时间之间具有一定的重叠，从另一角度提高数据处理的速度。同时也使处理的可能存在阀门内漏声波信号的数据具有一定的连续性和完整性。其中，点数N为正整数。

设W点第一采样信号为x(k)，所述W点第二采样信号为y(k)，其中k＝1,2，……，2N，且所述第一预设尺度和所述第二预设尺度分别为c₁和c₂。

则前述的步骤S200，使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对所述第一采样信号和所述第二采样信号进行小波包分解，并计算所述第一采样信号的第一小波包熵和所述第二采样信号的第二小波包熵，包括以下步骤:

S210，对所述第一采样信号和所述第二采样信号的小波包分解结果中的各个频段的重构信号作功率谱分析，并使用下面的公式计算各个频段重构信号的信号能量：

其中，j为小波包分解的频段序号，j＝1,2，……,L，L＝2^c，对应所述第一采样信号和所述第二采样信号c分别为c₁和c2，Pow(i)为每个频段重构信号的功率谱，M≥2N，且M＝2ⁿ，n为正整数。

S220，根据下面的公式计算各个频段的信号能量在当前帧被处理数据中的信号能量分率：

S230，根据下面的公式计算每帧所述被处理数据的小波包熵：

计算出小波包熵后，再执行步骤S300，判断待测阀门是否发生了泄漏。

如图3(A)所示，为某一时刻本发明一实施例的阀门内漏检测系统上游声波传感器的采样信号，图3(B)为相应的下游声波传感器的采样信号。其中2N为6000，本具体实施例中在进行阀门内漏检测时，延拓成M＝8192点数据再做小波包分解和各个频段信号重构，此时M＝2ⁿ，n＝13。其中小波包分解和信号重构采用db1小波基，分解尺度c₁和c₂都为5，即得到32个频段重构信号。设定第一预设小波包熵阈值为1.0，第二预设小波包熵阈值也为1.0。经过功率谱计算、能量分率计算和小波包熵计算。由图3(A)所示的信号得到第一小波包熵为1.7144大于第一预设小波包熵阈值1.0。由图3(B)所示的信号得到第二小波包熵为2.0794，也大于第二预设小波包熵阈值。因此，判定所测的阀门没有发生内漏。这一判断结果也与实际情况相符合。

对图4(A)和图4(B)所示的6000点采样信号进行相同步骤(M＝8192，小波包分解和信号重构采用db1小波基，分解尺度c₁和c₂都为5)的计算后，得到第一小波包熵为0.7120，第二小波包熵为0.7501，均小于预设小波包熵阈值1.0，因此判定图4中所示的信号情况下阀门发生了内漏。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程可以采用任何编程语言通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种基于声波传感器的阀门内漏检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取阀门上游声波传感器检测的管道内部的第一声波信号的W点第一采样信号和阀门下游声波传感器检测的第二声波信号的W点第二采样信号；

使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对所述第一采样信号和所述第二采样信号进行小波包分解，并计算所述第一采样信号的第一小波包熵和所述第二采样信号的第二小波包熵；

通过分别比较所述第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、所述第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定所测试的阀门是否发生内漏；

所述阀门上游声波传感器安装在所述阀门一侧的管道的外壁上，且与所述阀门之间具有第一预设距离；所述阀门下游声波传感器安装在所述阀门另一侧的管道的外壁上，且与所述阀门之间具有第二预设距离；管道内部介质由上游向下游输送；

所述通过分别比较所述第一小波包熵与第一预设小波包熵阈值、所述第二小波包熵与第二预设小波包熵阈值之间的大小，确定所测试的阀门是否发生内漏，包括以下判断：

当所述第一小波包熵大于等于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵大于等于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门没有发生内漏；

当所述第一小波包熵小于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵小于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门发生内漏；

当所述第一小波包熵大于等于所述第一预设小波包熵阈值，而所述第二小波包熵小于所述第二预设小波包熵阈值时，判定阀门下游产生了干扰；

当所述第一小波包熵小于所述第一预设小波包熵阈值，且所述第二小波包熵大于等于所述第二预设小波包熵阈值时，判定所述阀门上游产生了干扰。

2.根据权利要求1所述的基于声波传感器的阀门内漏检测方法，其特征在于，所述W＝2N，N为正整数；

所述W点的第一采样信号包括N点历史第一采样信号和N点实时第一采样信号，所述实时第一采样信号的第一点数据时间上落后于所述历史第一采样信号的第N点数据一个采样周期；

所述W点的第二采样信号包括N点历史第二采样信号和N点实时第二采样信号，所述实时第二采样信号的第一点数据时间上落后于所述历史第二采样信号的第N点数据一个采样周期。

3.根据权利要求2所述的基于声波传感器的阀门内漏检测方法，其特征在于，所述W点第一采样信号和所述W点第二采样信号分别构成一帧待处理数据，且所述W点第一采样信号标记为x(k)，所述W点第二采样信号标记为y(k)，k＝1,2，……，2N；

所述使用第一预设尺度和第二预设尺度分别对所述第一采样信号和所述第二采样信号进行小波包分解，并计算所述第一采样信号的第一小波包熵和所述第二采样信号的第二小波包熵，包括以下步骤:

对所述第一采样信号和所述第二采样信号分别采用第一预设尺度和所述第二预设尺度进行小波包分解；其中所述第一预设尺度和所述第二预设尺度分别为c₁和c₂；

对所述第一采样信号和所述第二采样信号的小波包分解结果中的各个频段的重构信号作功率谱分析，并使用下面的公式计算各个频段重构信号的信号能量：

其中，j为小波包分解的频段序号， j＝1,2,…L,L＝2^c，对应所述第一采样信号和所述第二采样信号c分别为c₁和c₂，Pow(i)为每个频段重构信号的功率谱，M≥2N，且M＝2ⁿ，n为正整数；

根据下面的公式计算各个频段的信号能量在当前帧被处理数据中的信号能量分率：

根据下面的公式计算每帧所述被处理数据的小波包熵：