CN104777328A - 一种可听声测量气体流速的系统及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于流体流速测量领域的一种可听声测量气体流速的系统及测量方法。所述系统是在气体流动的管道的管壁上固定声波发射装置和声波信号传感器，并分别与功率放大器、数据采集器和计算机连接；声波发射装置发出声波信号；上述声波信号采用SpectraLAb软件进行编码，经声卡转换成模拟信号后，通过功率放大器发出测量声波信号，通过数据采集卡将采集的数据输入计算机内，计算机对采集的数据进行处理，得到声波飞渡时间，由此计算得到气体流速v；本发明属于非接触式气体流速测量方法，能够适用于多种复杂环境下的气体流速测量，且安装简单方便，不需要破坏原有的设备，测量精度高，测量误差能在5％以内。

Description

一种可听声测量气体流速的系统及测量方法

技术领域

本发明属于流体流速测量领域，特别涉及一种可听声测量气体流速的系统及测量方法。

背景技术

准确地测量气体流速在实际工程应用中有重要的意义，测量气体流速的方法有以下几种：

1、皮托管、文丘里管：该方法是基于伯努利方程，是一种传统的接触式测量方式，在长时间的使用过程中，容易发生腐蚀和磨损，使得测量精度下降。

2、热线风速仪：其原理是，将一根通电加热的细金属丝(称热线)置于气流中，热线在气流中的散热量与流速有关，而散热导致热线温度变化而引起电阻变化，流速信号即转变成电信号。热线风速仪在测量混合气体时，容易发生腐蚀而使得热线变细和断裂，因此热线风速仪不适合测量带杂质气体的气体流速。

3、激光多普勒测速仪：利用流体中运动微粒散射光的多普勒频移来获得流体速度信息，进一步地，利用入射光和散射光的相位差与颗粒粒径尺寸呈线性关系，可以同时得到颗粒的粒径信息。但是，这些方法都是点测量，对空间结构变化的反映很无力，同时，成本较高也是限制其发展的又一重要因素。

4、粒子图像测速仪：图像技术的飞速发展，使得可以利用高速拍摄来直观反映瞬时全场流动的情况，不过它仅仅是用于实验室观察实验结果，没有投入到工程的实际应用。

由上述一些测量方式可以看出，接触式测量技术在实际应用中存在很大的局限性，因此发展非接触式的测量技术是解决这个问题的有效途径。声波测速作为一种非接触式的测量技术，已经有了一定的研究和实际应用。

利用气体与管道碰撞、摩擦产生的声音的被动式互相关测速方法，虽然也能获得气流流速，但是由于信号不稳定，会出现测量不准确或者误判的现象，因此在实际应用上有很大的局限性。

到目前为止，主动式声波测速主要采用的是超声波，超声波由于其能量较为集中以及较好的直线性得以广泛的应用。然而，由于超声波在传播的过程中能量衰减相当严重，难以在较长的距离内传播，同时超声波波长很短，容易受到障碍物的干扰，因此在实际应用方面受到很大的限制。

综上所述，目前主流的声波测速方法存在的许多不足，基于主动式可听声的声波测速方法就是在这种情况下被提出来的。可听声波长较长，传播距离远，能够绕过一定的障碍物，同时采用主动式声波作为信号源，可以很好地屏蔽背景噪声的干扰，因此在复杂的环境进行气体流速测量，具有明显的优势，有很强的实际应用价值。

发明内容

本发明的目的是提出一种可听声测量气体流速的系统及测量方法，其特征在于，所述可听声测量气体流速的系统是在气体流动的管道10的两端和中部管壁上开孔，固定声波发射装置5，再在声波发射装置的上游安装M1声波信号传感器1和M2声波信号传感器2，在声波发射装置的下游安装M3声波信号传感器3和M4声波信号传感器4；M1声波信号传感器1、M2声波信号传感器2、M3声波信号传感器3和M4声波信号传感器4的输出分别与数据采集卡8连接，声波发射装置5与功率放大器6连接，功率放大器6通过声卡7与计算机9连接，数据采集器8与计算机9连接；

所述声波发生装置由宽频喇叭构成。

所述M1声波信号传感器1和4声波信号传感器4分别安装在气体流动的管道10两端的开孔上；M2声波信号传感器2、声波发射装置5和M3声波信号传感器3依次安装在中部管壁上开孔上。

所述各声波信号传感器采用电容式结构的预极化驻极体无指向性测量传声器；并且安装在声波发生装置的重合直线上。

一种利用可听声测量气体流速系统测量气体流速的方法，其特征在于，包括：“开启可听声测量气体流速系统，声波发生装置5发出声波信号；上述声波信号采用SpectraLAb软件进行编码，经声卡7转换成模拟信号后，通过功率放大器6放大输出至声波发射装置5，驱动声波发射装置发射出测量声波信号，声波传感器接收到声波信号后，通过数据采集器8将采集的数据输入计算机9内，再用Labview对采集的数据进行处理，得到声波飞渡时间，由此计算得到气体流速v。”具体过程为：

1)声波发射装置5发出声波信号，被4个声波信号传感器先后接收到；其中，M2声波信号传感器2和M1声波信号传感器1先后接收到声波发射装置5发出声波信号的时间差记为t₁；M3声波信号传感器3和M4声波信号传感器4先后接收到的声波发射装置5的声波信号的时间差记为t₂；假设M1声波传感器1和M2声波传感器2之间的距离为S₁，M3声波传感器3和M4声波传感器4之间的距离为S₂，则有

$c+v=\frac{S_1}{t_1};$

$c-v=\frac{S_2}{t_2};$

其中：c为声速，v为气体流速，

则气体流速v为：

$v=\frac{1}{2}(\frac{S_1}{t_1}-\frac{S_2}{t_2});$

2)声源信号选择方式，声源信号的选择是可听声测量气体流速的关键技术之一，通过对均匀白噪声信号、高斯白噪声信号、Bernoulli噪声信号、二项分布的噪声信号、MLS序列波信号、周期性随机噪声信号、泊松噪声信号和扫频信号进行的对比，得出扫频信号比较适合作为可听声测量气体流速的声波信号源；根据具体测量环境选择扫频信号的频段以及扫频周期，扫频信号频段建议在500Hz-8000Hz之间，扫频周期为0.1s或者0.5s；

3)背景噪声滤波处理，采用可听声测量气体流速，其背景噪声对上述声波信号产生干扰，因此先对背景噪声的频谱进行分析，得出背景噪声的声波频段，再对4个声波信号传感器接收到的原始的声波信号进行滤波，对4个声波信号传感器接收到的原始的声波信号进行滤波处理，除去背景噪声的干扰信号，这是可听声测速的关键环节；

4)声波飞渡时间估计方法，声波飞渡时间的准确测量是声波测速的关键技术，互相关时延估计法是对两个空间上相互独立的声波传声器接收到的信号进行互相关运算。不同的时间信号形成的互相关函数达到最大峰值所对应的时间延迟，就是声波经过两个传感器的飞渡时间值τ，以M1声波传感器和M2声波传感器为例：

假设M1声波传感器1和M2声波传感器2接收到信号的数学模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1\left(n\right)=s\left(n\right)+w_1\left(n\right)\\ x_2\left(n\right)=\mathrm{\αs}(n+D)+w_2\left(n\right)\end{array}\right.$

式中：x₁(n)、x₂(n)分别为M1声波传感器1和M2声波传感器2接收的信号函数；s(n)为声源信号函数；w₁(n)和w₂(n)分别为上述2个传感器接收到的高斯白噪声函数；D为它们之间的相对时间延迟；α为声波相对衰减系数；

假设s(n)、w₁(n)和w₂(n)为互不相关的平稳随机过程，则：x₁(n)和x₂(n)的互相关函数为：

$R_{x_1,x_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=E\left[x_1\left(n\right)x_2(n-\mathrm{\τ})\right]$

上式可转换为：

$\begin{array}{c}{R}_{x_1,x_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\mathrm{\αE}\left[s\left(n\right)s(n+D-\mathrm{\τ})\right]\\ =a{R}_s(\mathrm{\τ}-D)\end{array}$

令α＝1，则ⅰ为信号s(n)的自相关函数，由相关函数的性质可知，时间延迟估计为

在实际应用中，有时由于信号带宽及噪声等因素的影响，相关峰会被展宽而变得比较平坦，采用直接互相关可能没有1个明显的尖峰存在，从而影响时延估计的精度。广义互相关是在直接互相关的基础上改进的一种算法，通过求两信号之间的互功率谱，并在频域内给予一定加权，来对信号和噪声进行白化处理，增强信号中信噪比比较高的频率成分，从而抑制噪声的影响，再反变换到时域，得到两信号之间的广义互相关函数；其表达式为

R₁₂(τ)＝F^-1[ψ₁₂F(x₁)*F(x₂)]

式中：F为傅里叶变换；*为共轭；F^-1为傅里叶逆变换；Ψ₁₂为频域处理的加权函数。

在实际应用中，权函数的选择是个难点，也是实现时延准确估计的重点。在广义互相关时延估计法中，若取权函数

${\mathrm{\ψ}}_{12}=\frac{1}{\left|G_{x_1,x_2}\left(f\right)\right|}$

时，称之为基于相位变换(PHAT)加权；PHAT加权对大信噪比时有比较好的效果，能有效抑制混响，适用于宽带信号时的情况。PHAT算法流程(如图3所示)，原始信号经过快速傅里叶变换得到两信号的频谱，再取共轭相乘，经过PHAT加权，进行反傅里叶变换得到两路信号的广义互相关函数，通过检测广义互相关函数的峰值，即可得到传感器接收到的信号的时延值。

本发明的有益效果为：该技术能有效解决接触性流量计腐蚀和磨损等问题，同时也能很好地规避超声波能量衰减快、被动声源信号不稳定等问题，能够对各种恶劣环境下气体的流速进行准确测量，且装置稳定耐用，便于在现有的管道上进行安装和改良，在实际工程应用中具有很大的优势。

本发明具有如下特点：

1)属于非接触式测量，可以应用于比较恶劣的工作环境，抗腐蚀、磨损能力强，能长时间地进行准确测量，适用范围广；可以用于多种气体的流速测量，测量量程大。

2)安装简单方便，不需要破坏原有的设备，测量精度高，测量误差能在5％以内。

3)采用主动式声源作为测量的信号源，避免被动式声源信号可识别性低、测量不准确等问题。

4)采用频率较低的可听声作为信号源，信号传播距离长，能适应大口径流道的流体流速测量，并且声源信号能够越过一定尺寸的障碍物，顺利到达信号接收端，系统具有较高的可靠性。

附图说明

图1为可听声测量气体流速的模型示意图。

图2为可听声测量气体流速的系统示意图。

图3为两个声波信号的信号图做互相关处理示意图。

图4为单一通道的信号图。

图5为单一通道的信号经过滤波处理后的信号图。

图6为声波信号的互相关函数图。

具体实施方式

本发明的目的是提出一种可听声测量气体流速的系统及测量方法，下面结合附图予以说明。

1)如图1和图2所示，所述可听声测量气体流速的系统是在气体流动的管道10的两端和中部管壁上开孔，固定声波发射装置5，再在声波发射装置的上游安装M1声波信号传感器1和M2声波信号传感器2，在声波发射装置的下游安装M3声波信号传感器3和M4声波信号传感器4；M1声波信号传感器1、M2声波信号传感器2、M3声波信号传感器3和M4声波信号传感器4的输出分别与数据采集卡8连接，声波发射装置5与功率放大器6连接，功率放大器6通过声卡7与计算机9连接，数据采集器8与计算机9连接；

上述声波发生装置由宽频喇叭构成；M1声波信号传感器1和4声波信号传感器4分别安装在气体流动的管道10两端的开孔上；M2声波信号传感器2、声波发射装置5和M3声波信号传感器3依次安装在中部管壁上开孔上。

所述各声波信号传感器采用电容式结构的预极化驻极体无指向性测量传声器；并且安装在声波发生装置的重合直线上。

2)开启可听声测量气体流速系统，声波发生装置发出声波信号；上述声波信号采用SpectraLAb软件进行编码，经声卡7转换成模拟信号后，通过功率放大器6放大输出至声波发射装置5，驱动声波发射装置发射出测量的声波信号。4个声波发射装置接收声波信号后，通过数据采集卡8将采集的数据输入计算机9内，再用Labview软件对信号图进行呈现，如图4所示(图4仅给出单一通道的信号图)。

3)用Labview对采集的原始信号进行滤波处理，经过滤波处理后的信号如图5所示。

4)对两个声波信号的信号图做互相关处理，得到声波信号的互相关函数图，如图6所示，对互相关函数图的峰值进行检测，得到声波的飞渡时间。

声波飞渡时间的准确测量是声波测速的关键技术，互相关时延估计法是对两个空间上相互独立的声波传声器接收到的信号进行互相关运算。不同的时间信号形成的互相关函数达到最大峰值所对应的时间延迟，就是声波经过两个传感器的飞渡时间值τ，以M1声波传感器和M2声波传感器为例：

假设M1声波传感器1和M2声波传感器2接收到信号的数学模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1\left(n\right)=s\left(n\right)+w_1\left(n\right)\\ x_2\left(n\right)=\mathrm{\αs}(n+D)+w_2\left(n\right)\end{array}\right.$

式中：x₁(n)、x₂(n)分别为M1声波传感器1和M2声波传感器2接收的信号函数；s(n)为声源信号函数；w₁(n)和w₂(n)分别为上述2个传感器接收到的高斯白噪声函数；D为它们之间的相对时间延迟；α为声波相对衰减系数；

假设s(n)、w₁(n)和w₂(n)为互不相关的平稳随机过程，则：x₁(n)和x₂(n)的互相关函数为：

$R_{x_1,x_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=E\left[x_1\left(n\right)x_2(n-\mathrm{\τ})\right]$

上式可转换为：

$\begin{array}{c}{R}_{x_1,x_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\mathrm{\αE}\left[s\left(n\right)s(n+D-\mathrm{\τ})\right]\\ =a{R}_s(\mathrm{\τ}-D)\end{array}$

令α＝1，则ⅰ为信号s(n)的自相关函数，由相关函数的性质可知，时间延迟估计为

在实际应用中，有时由于信号带宽及噪声等因素的影响，相关峰会被展宽而变得比较平坦，采用直接互相关可能没有1个明显的尖峰存在，从而影响时延估计的精度。广义互相关是在直接互相关的基础上改进的一种算法，通过求两信号之间的互功率谱，并在频域内给予一定加权，来对信号和噪声进行白化处理，增强信号中信噪比比较高的频率成分，从而抑制噪声的影响，再反变换到时域，得到两信号之间的广义互相关函数；其表达式为

R₁₂(τ)＝F^-1[ψ₁₂F(x₁)*F(x₂)]

式中：F为傅里叶变换；*为共轭；F^-1为傅里叶逆变换；Ψ₁₂为频域处理的加权函数(如图3所示)。

在实际应用中，权函数的选择是个难点，也是实现时延准确估计的重点。在广义互相关时延估计法中，若取权函数

${\mathrm{\ψ}}_{12}=\frac{1}{\left|G_{x_1,x_2}\left(f\right)\right|}$

时，称之为基于相位变换(PHAT)加权；PHAT加权对大信噪比时有比较好的效果，能有效抑制混响，适用于宽带信号时的情况。PHAT算法流程(如图3所示)，原始信号经过快速傅里叶变换得到两信号的频谱，再取共轭相乘，经过PHAT加权，进行反傅里叶变换得到两路信号的广义互相关函数，通过检测广义互相关函数的峰值，即可得到传感器接收到的信号的时延值。

5)记声波信号传感器2和声波信号传感器1先后接收到声波发射装置发出一个声波信号的时间差记为t₁，声波信号传感器3和声波信号传感器4先后接收到的声波发射装置5的信号的时间差记为t₂；假设声波传感器1和声波传感器2之间的距离为S₁，声波传感器3和声波传感器4之间的距离为S₂，根据公式

$v=\frac{1}{2}(\frac{S_1}{t_1}-\frac{S_2}{t_2});$

可求得气体流速。

Claims (5)

1.一种可听声测量气体流速的系统，其特征在于，所述可听声测量气体流速的系统是在气体流动的管道(10)的两端和中部管壁上开孔，固定声波发射装置(5)，再在声波发射装置的上游安装M1声波信号传感器(1)和M2声波信号传感器(2)，在声波发射装置的下游安装M3声波信号传感器(3)和M4声波信号传感器(4)；M1声波信号传感器(1)、M2声波信号传感器(2)、M3声波信号传感器(3)和M4声波信号传感器(4)的输出分别与数据采集卡(8)连接，声波发射装置(5)与功率放大器(6)连接，功率放大器(6)通过声卡(7)与计算机(9)连接，数据采集器(8)与计算机(9)连接。

2.根据权利要求1所述一种可听声测量气体流速的系统，其特征在于，所述声波发生装置由宽频喇叭构成。

3.根据权利要求1所述一种可听声测量气体流速的系统，其特征在于，所述；M1声波信号传感器(1)和M4声波信号传感器(4分别安装在气体流动的管道(10)两端的开孔上；M2声波信号传感器(2)、声波发射装置(5)和M3声波信号传感器(3)依次安装在中部管壁上开孔上。

4.根据权利要求1所述一种可听声测量气体流速的系统，其特征在于，所述各声波信号传感器采用电容式结构的预极化驻极体无指向性测量传声器；并且安装在声波发生装置的重合直线上。

5.一种利用可听声测量气体流速系统测量气体流速的方法，其特征在于，包括：开启可听声测量气体流速系统，声波发生装置(5)发出声波信号；上述声波信号采用SpectraLAb软件进行编码，经声卡(7)转换成模拟信号后，通过功率放大器(6)放大输出至声波发射装置(5)，驱动声波发射装置发射出测量声波信号，声波传感器接收到声波信号后，通过数据采集器(8)将采集的数据输入计算机(9)内，再用Labview对采集的数据进行处理，得到声波飞渡时间，由此计算得到气体流速v；具体过程为：

1)声波发射装置(5)发出声波信号，被(4)个声波信号传感器先后接收到；其中，M2声波信号传感器(2)和M1声波信号传感器(1)先后接收到声波发射装置(5)发出声波信号的时间差记为t₁；M3声波信号传感器(3)和M4声波信号传感器(4)先后接收到的声波发射装置(5)的声波信号的时间差记为t₂；假设M1声波传感器(1)和M2声波传感器(2)之间的距离为S₁，M3声波传感器(3)和M4声波传感器(4)之间的距离为S₂，则有

$c+v=\frac{S_1}{t_1};$

$c-v=\frac{S_2}{t_2};$

其中：c为声速，v为气体流速，则气体流速v为：

$v=\frac{1}{2}(\frac{S_1}{t_1}-\frac{S_2}{t_2});$

2)声源信号选择方式，声源信号的选择是可听声测量气体流速的关键技术之一，通过对均匀白噪声信号、高斯白噪声信号、Bernoulli噪声信号、二项分布的噪声信号、MLS序列波信号、周期性随机噪声信号、泊松噪声信号和扫频信号进行的对比，得出扫频信号比较适合作为可听声测量气体流速的声波信号源；根据具体测量环境选择扫频信号的频段以及扫频周期，扫频信号频段建议在500Hz-8000Hz之间，扫频周期为0.1s或者0.5s；

3)背景噪声滤波处理，采用可听声测量气体流速，其背景噪声对上述声波信号产生干扰，因此先对背景噪声的频谱进行分析，得出背景噪声的声波频段，再对4个声波信号传感器接收到的原始的声波信号进行滤波，对4个声波信号传感器接收到的原始的声波信号进行滤波处理，除去背景噪声的干扰信号，这是可听声测速的关键环节；

4)声波飞渡时间估计方法，声波飞渡时间的准确测量是声波测速的关键技术，互相关时延估计法是对两个空间上相互独立的声波传声器接收到的信号进行互相关运算。不同的时间信号形成的互相关函数达到最大峰值所对应的时间延迟，就是声波经过两个传感器的飞渡时间值τ，以M1声波传感器(1)和M2声波传感器(2)接收到信号的数学模型如下：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1\left(n\right)=s\left(n\right)+w_1\left(n\right)\\ x_2\left(n\right)=\mathrm{\αs}(n+D)+w_2\left(n\right)\end{array}\right.$

式中：x₁(n)、x₂(n)分别为M1声波传感器(1)和M2声波传感器(2)接收的信号函数；s(n)为声源信号函数；w₁(n)和w₂(n)分别为上述2个传感器接收到的高斯白噪声函数；D为它们之间的相对时间延迟；α为声波相对衰减系数；

假设s(n)、w₁(n)和w₂(n)为互不相关的平稳随机过程，则：x₁(n)和x₂(n)的互相关函数为：

$R_{x_1,x_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=E\left[x_1\left(n\right)x_2(n-\mathrm{\τ})\right]$

上式可转换为：

$\begin{array}{c}{R}_{x_1,x_2}\left(\mathrm{\τ}\right)=\mathrm{\αE}\left[s\left(n\right)s(n+D-\mathrm{\τ})\right]\\ ={\mathrm{aR}}_s(\mathrm{\τ}-D)\end{array}$

令α＝1，则R_s＝(τ-D)为信号s(n)的自相关函数，由相关函数的性质可知，时间延迟估计为

在实际应用中，有时由于信号带宽及噪声等因素的影响，相关峰会被展宽而变得比较平坦，采用直接互相关可能没有1个明显的尖峰存在，从而影响时延估计的精度；广义互相关是在直接互相关的基础上改进的一种算法，通过求两信号之间的互功率谱，并在频域内给予一定加权，来对信号和噪声进行白化处理，增强信号中信噪比比较高的频率成分，从而抑制噪声的影响，再反变换到时域，得到两信号之间的广义互相关函数；其表达式为

R₁₂(τ)＝F^-1[ψ₁₂F(x₁)*F(x₂)]

式中：F为傅里叶变换；*为共轭；F^-1为傅里叶逆变换；Ψ₁₂为频域处理的加权函数；

在实际应用中，权函数的选择是个难点，也是实现时延准确估计的重点。在广义互相关时延估计法中，若取权函数

${\mathrm{\ψ}}_{12}=\frac{1}{\left|G_{x_1,x_2}\left(f\right)\right|}$

时，称之为基于相位变换(PHAT)加权；PHAT加权对大信噪比时有比较好的效果，能有效抑制混响，适用于宽带信号时的情况。PHAT算法流程，原始信号经过快速傅里叶变换得到两信号的频谱，再取共轭相乘，经过PHAT加权，进行反傅里叶变换得到两路信号的广义互相关函数，通过检测广义互相关函数的峰值，即可得到传感器接收到的信号的时延值。