CN106197481B - 一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统，包括配置加载模块、初始化模块、采集模块、运算模块、记录模块和复位模块；配置加载模块读取上位机中的传感器配置、算法配置和参数配置；初始化模块对传感器配置、算法配置和参数配置进行预筛选、预计算和预检索简化得到采集参数配置、运算参数配置和记录参数配置；初始化模块将采集参数配置、运算参数配置、记录参数配置分别发送给采集模块、运算模块和记录模块；采集模块、运算模块和记录模块分别对实现数据进行在线采集、计算和记录；试验结束，复位模块停止所有循环，释放所有内存空间。本发明能够实现对燃烧参数进行高频率在线动态采集及在线计算，判读该参数是否存在振荡、超限等危险状态。

Description

一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统

技术领域

本发明涉及自由射流地面试验技术领域，具体涉及一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统。

背景技术

用于反映加热器的燃烧情况的参数，如震荡燃烧等，需要通过高频监测，高速计算判定，才能真实的反映其燃烧的过程。若一旦发生震荡燃烧，对加热器及其周边设备的破坏力，都是非常大的。常规的在线监测系统仅仅能实现高频监测，无法实现高速计算判定。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统，能够实现对燃烧参数进行采集频率大于1KHz的在线动态采集，进而在线计算，判读该参数是否存在振荡、超限等危险状态的系统。

实现本发明的技术方案如下：

一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统，包括配置加载模块、初始化模块、采集模块、运算模块、记录模块和复位模块；

配置加载模块读取上位机中的传感器配置、算法配置和参数配置；

初始化模块对传感器配置、算法配置和参数配置进行预筛选、预计算和预检索简化得到采集参数配置、运算参数配置和记录参数配置；初始化模块将参数量的存储空间占用量缩减为原有的十分之一，缩减之后，系统运行的速度提高了4倍；

采集参数配置包括采集的板卡和通道；

运算参数配置包括判定算法和判定算法参数；所述判定算法包括点火启动算法和稳定燃烧算法；

记录参数配置包括试验名称；

初始化模块将采集参数配置、运算参数配置、记录参数配置分别发送给采集模块、运算模块和记录模块；

采集模块、运算模块和记录模块按照各自预设的执行周期循环执行；

采集模块的执行周期为t₁，在每个执行周期内采集模块读取采集板卡和通道中的采集数据，所述采集数据包括模拟量数据和数字量数据，采集模块将采集模拟量数据换算为物理参数，并对物理参数进行阈值判断运算，采集模块将数字量数据转换为预设功能的触发信号，所述预设功能的触发信号包括点火启动触发信号和稳定燃烧触发信号，将预设功能的触发信号、物理参数和阈值判断结果发送到运算模块中；

运算模块的执行周期为t₂，在每个执行周期内运算模块将接收到的物理参数、阈值判断结果代入点火启动算法和稳定燃烧算法中计算，得到点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果；在点火启动触发信号有效的时间段内，若点火启动算法的结果超出预设的阈值，运算模块将点火启动算法的报警结果输出，触发加热器停车，若点火启动算法的结果未超出预设的阈值，则加热器继续运行，在稳定燃烧触发信号有效的时间段内，若稳定燃烧算法的结果超出预设的阈值，运算模块将稳定燃烧算法的报警结果输出，触发加热器停车，若稳定燃烧算法的结果未超出预设的阈值，则加热器继续运行；

运算模块将接收到的预设功能的触发信号、物理参数和阈值判断结果，以及计算得到的点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果发送给记录模块；

记录模块的执行周期为t₃，在每个执行周期内记录模块将接收到的预设功能的触发信号、物理参数、阈值判断结果以及点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果写入以试验名称命名的数据文件中；

试验结束后，复位模块停止所有循环，释放所有内存空间。

进一步地，所述点火启动算法具体为：

采集模块在n个执行周期采集并换算得到的物理参数序列：x＝x[T,2T,…,nT]；T为采集模块的执行周期，

对于第k个的物理参数x(kT)，预设停车上限H和停车下限L，则得到当前的物理参数x(kT)的阈值判断结果y(kT)，

截取m个连续的物理参数，得到序列：x[(k-m+1)T,(k-m+2)T,……,(k-1)T,kT]

则有阈值判断结果序列：y[(k-m+1)T,(k-m+2)T,……,(k-1)T,kT]

预设最大报警个数N，N<m

计算任一执行周期k的报警计算结果AL(kT)，

当AL(kT)为1时，运算模块发送加热器停车触发信号，加热器停车。

进一步地，所述稳定燃烧算法具体为：

采集模块在n个执行周期采集并换算得到的的物理参数序列：x′＝x′[T,2T,…,nT]，T为采集模块的执行周期，

对于第k′个的物理参数x′(k′T)，进行粗大误差剔除：其中，k′＝1，2，…n，

预设粗大误差的判定值E，则有

从第i个开始，截取m个粗大误差剔除后的物理参数，得到序列：

x″[(i-m+1)T,(i-m+2)T,……,(i-1)T,iT]

计算第i个执行周期的序列x″[(i-m+1)T，(i-m+2)T，……，(i-1)T，iT]的均值

预设判定震荡燃烧的最大振幅为AM，则对采样得到序列中任一执行周期i的物理参数x″(iT)进行震荡燃烧的判断得到震荡判断结果y′(iT)，

连续m个震荡判断结果的序列：y′[(i-m+1)T,(i-m+2)T,……,(i-1)T,iT]

预设最大报警数为N，N<m，

计算任一执行周期i的报警计算结果：

当AL′(iT)为1时，运算模块发送加热器停车触发信号，加热器停车。

进一步地，t₁、t₂和t₃的比例关系为1：0.85：50。

有益效果：

针对某高超声速自由射流试车台加热器的工作特点及试验要求，在线分析判定其工作状态，一旦发现异常，立即停车，有效的保护加热器本体及周边的设备。提高了加热器的使用寿命。这种迅速有效的保护措施，对处于研制过程中的加热器，有着重要的意义；对完成研制的加热器设备，起到了监视和保护作用，确保加热器及试车台上的试验件的安全。

附图说明

图1为本发明在线震荡燃烧检测保护系统的硬件示意图。

图2为本发明软件运行时序图。

图3为本发明在线震荡燃烧检测保护的系统的示意图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

如图3所示，本发明提供了一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统，包括配置加载模块、初始化模块、采集模块、运算模块、记录模块和复位模块；

配置加载模块读取上位机中的传感器配置、算法配置和参数配置；

初始化模块对传感器配置、算法配置和参数配置进行预筛选、预计算和预检索简化得到采集参数配置、运算参数配置和记录参数配置；

采集参数配置包括采集的板卡和通道；

运算参数配置包括判定算法和判定算法参数；所述判定算法包括点火启动算法和稳定燃烧算法；

所述点火启动算法具体为：

采集模块在n个执行周期采集并换算得到的物理参数序列：x＝x[T,2T,…,nT]；T为采集模块的执行周期，

对于第k个的物理参数x(kT)，预设停车上限H和停车下限L，则得到当前的物理参数x(kT)的阈值判断结果y(kT)，

截取m个连续的物理参数，得到序列：x[(k-m+1)T,(k-m+2)T,……,(k-1)T,kT]

则有阈值判断结果序列：y[(k-m+1)T,(k-m+2)T,……,(k-1)T,kT]

预设最大报警个数N，N<m

计算任一执行周期k的报警计算结果AL(kT)，

当AL(kT)为1时，运算模块发送加热器停车触发信号，加热器停车。

所述稳定燃烧算法具体为：

采集模块在n个执行周期采集并换算得到的的物理参数序列：x′＝x′[T,2T,…,nT]，T为采集模块的执行周期，

对于第k′个的物理参数x′(k′T)，进行粗大误差剔除：其中，k′＝1，2，…n，

预设粗大误差的判定值E，则有

从第i个开始，截取m个粗大误差剔除后的物理参数，得到序列：

x″[(i-m+1)T,(i-m+2)T,……,(i-1)T,iT]

计算第i个执行周期的序列x″[(i-m+1)T，(i-m+2)T，……，(i-1)T，iT]的均值

预设判定震荡燃烧的最大振幅为AM，则对采样得到序列中任一执行周期i的物理参数x″(iT)进行震荡燃烧的判断得到震荡判断结果y′(iT)，

连续m个震荡判断结果的序列：y′[(i-m+1)T,(i-m+2)T,……,(i-1)T,iT]

预设最大报警数为N，N<m，

计算任一执行周期i的报警计算结果：

当AL′(iT)为1时，运算模块发送加热器停车触发信号，加热器停车。

记录参数配置包括试验名称；

初始化模块将采集参数配置、运算参数配置、记录参数配置分别发送给采集模块、运算模块和记录模块；

采集模块、运算模块和记录模块按照各自预设的执行周期循环执行；

采集模块的执行周期为t₁，在每个执行周期内采集模块读取采集板卡和通道中的采集数据，所述采集数据包括模拟量数据和数字量数据，采集模块将采集模拟量数据换算为物理参数，并对物理参数进行阈值判断运算，采集模块将数字量数据转换为预设功能的触发信号，所述预设功能的触发信号包括点火启动触发信号和稳定燃烧触发信号，将预设功能的触发信号、物理参数和阈值判断结果发送到运算模块中；

运算模块的执行周期为t₂，在每个执行周期内运算模块将接收到的物理参数、阈值判断结果代入点火启动算法和稳定燃烧算法中计算，得到点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果；如图2所示，在点火启动触发信号有效的时间段内，若点火启动算法的结果超出预设的阈值，运算模块将点火启动算法的报警结果输出，触发加热器停车，若点火启动算法的结果未超出预设的阈值，则加热器继续运行，在稳定燃烧触发信号有效的时间段内，若稳定燃烧算法的结果超出预设的阈值，运算模块将稳定燃烧算法的报警结果输出，触发加热器停车，若稳定燃烧算法的结果未超出预设的阈值，则加热器继续运行；

运算模块将接收到的预设功能的触发信号、物理参数和阈值判断结果，以及计算得到的点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果发送给记录模块；

记录模块的执行周期为t₃，在每个执行周期内记录模块将接收到的预设功能的触发信号、物理参数、阈值判断结果以及点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果写入以试验名称命名的数据文件中；

试验结束后，复位模块停止所有循环，释放所有内存空间。

t₁、t₂和t₃的比例关系为1：0.85：50。

本发明根据加热器工作异常的模式，设计出几种判定加热器工作异常的算法。使用时，由上位机设置好在线分析算法的数量和相关参数，下发至红线停车系统PXI控制器。PXI控制器按照设定的算法，底层执行。系统硬件架构，见附图1。

该系统功能包括：

1)接收试车台控制系统发出的点火启动触发信号，开始进行点火启动算法的报警结果输出，使得加热器主控系统停车，并记录；

2)接收试车台控制系统发出的稳定燃烧触发信号，开始稳定燃烧算法的报警结果输出，使得加热器主控系统停车，并记录；

3)当在线判定结果显示加热器工作超限或出现震荡燃烧时，向主控系统发出停车触发信号，使主控系统立即停车；

4)对监视参数的采集、分析和记录的频率为≥1KHz；

5)具备高频信号的抗干扰能力，防止高频或随机的干扰导致的误停车；

6)具备多种分析算法同时运行的能力。

判定算法实现的主要特点有以下几个方面：

1)针对加热器点火过程中，存在的点火失败或点火延迟等故障，设计有点火成功判读算法，防止点火失败或点火延迟后，管路富油燃烧带来的风险；

2)针对加热器燃烧过程中，可能发生的震荡燃烧现象，设计有震荡燃烧判读算法，通过识别监视参数波动的能量分布范围，判定加热器是否处于震荡燃烧状态。避免加热器震荡燃烧产生的震动(震动通常>1000G)，对加热器及外围设备的结构破坏。

3)针对高频采集信号的分析和判读的准确性和可靠性的要求，设计有抗干扰，防误报警功能；

4)针对在线多算法分析的需求，设计了高效率的软件运行机制，确保软件运行时，CPU占用小于30％。

技术难点与解决方案

难点1：高速采集、高速判定的硬件实现

解决方案：通常实现高速采集和实时计算，就意味着较高的硬件配置和昂贵的经济代价。本系统通过优化软件结构(初始化阶段的简化)高效的在线判定算法和最优的系统性能匹配参数(即三个周期t₁,t₂,t₃)使系统低成本化成为可能。该系统由一套PXI采集机箱，内置PXI-6238采集和控制板卡组成。该板卡250kS/s，8通道差分，16位模拟输入分辨率的采集板卡，隔离形式，组隔离。同时该板卡具备2路模拟输出，6路数字输入和4路数字输出等功能，是多功能、低成本的板卡，适合小型测控任务。该配置实现了信号采集、指令接收和指令发出的全部功能，极好的控制了系统成本。

难点2：高速采集、高速判定的软件实现

解决方案：实现软件运行的性能优化，从以下几个方面实现：

1)软件结构设计优化。软件的结构设计，从根本上，保证了软件运行时，能够实现负荷最小化和负载均衡化。系统负荷最小化，即将软件的功能按照在线实现和离线实现区分，所述的在线实现即为采集模块、运算模块和记录模块的运行，所述的离线实现即为初始化模块中将系统运行的负荷减为最小，使得在线实现的运行效率提高，尽量缩小在线实现功能的份额，使得在线运行的模块最小化，真正实现“轻装上阵”。系统负载均衡化，即将参与在线运算的功能，按照其负载的占用大小，合理的分配给不同的CPU，使得PXI的多核控制器的运行效率得到合理规划，实现系统整体性能的优化。

2)软件数据结构设计优化。合理的数据结构设计在改善在线运行效率方面的效果也非常明显。

3)简洁的在线计算方法。在线计算方法，不能直接引用常规的数据分析算法，必须设计运行效率高，且能实现任务所要求的功能(超限判定、振荡判定、防噪声误判和粗大点剔除等)，并将单次运算的时间控制在20us以内。

4)合理的参数匹配。在完成硬件和软件设计后，整机测试过程中，通过调试，合理的匹配各项参数，使系统的主要在线负荷(采集、判定和数据记录等)，运行平稳，即各项负荷的CPU占用小于30％。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统，其特征在于，包括配置加载模块、初始化模块、采集模块、运算模块、记录模块和复位模块；

配置加载模块读取上位机中的传感器配置、算法配置和参数配置；

初始化模块对传感器配置、算法配置和参数配置进行预筛选、预计算和预检索简化得到采集参数配置、运算参数配置和记录参数配置；

采集参数配置包括采集的板卡和通道；

运算参数配置包括判定算法和判定算法参数；所述判定算法包括点火启动算法和稳定燃烧算法；

记录参数配置包括试验名称；

初始化模块将采集参数配置、运算参数配置、记录参数配置分别发送给采集模块、运算模块和记录模块；

采集模块、运算模块和记录模块按照各自预设的执行周期循环执行；

采集模块的执行周期为t₁，在每个执行周期内采集模块读取采集板卡和通道中的采集数据，所述采集数据包括模拟量数据和数字量数据，采集模块将采集模拟量数据换算为物理参数，并对物理参数进行阈值判断运算，采集模块将数字量数据转换为预设功能的触发信号，所述预设功能的触发信号包括点火启动触发信号和稳定燃烧触发信号，将预设功能的触发信号、物理参数和阈值判断结果发送到运算模块中；

运算模块的执行周期为t₂，在每个执行周期内运算模块将接收到的物理参数、阈值判断结果代入点火启动算法和稳定燃烧算法中计算，得到点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果；在点火启动触发信号有效的时间段内，若点火启动算法的结果超出预设的阈值，运算模块将点火启动算法的报警结果输出，触发加热器停车，若点火启动算法的结果未超出预设的阈值，则加热器继续运行，在稳定燃烧触发信号有效的时间段内，若稳定燃烧算法的结果超出预设的阈值，运算模块将稳定燃烧算法的报警结果输出，触发加热器停车，若稳定燃烧算法的结果未超出预设的阈值，则加热器继续运行；

运算模块将接收到的预设功能的触发信号、物理参数和阈值判断结果，以及计算得到的点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果发送给记录模块；

记录模块的执行周期为t₃，在每个执行周期内记录模块将接收到的预设功能的触发信号、物理参数、阈值判断结果以及点火启动算法的结果和稳定燃烧算法的结果写入以试验名称命名的数据文件中；

试验结束后，复位模块停止所有循环，释放所有内存空间；

所述点火启动算法具体为：

采集模块在n个执行周期采集并换算得到的物理参数序列：x＝x[T,2T,…,nT]；T为采集模块的执行周期，

对于第k个的物理参数x(kT)，预设停车上限H和停车下限L，则得到当前的物理参数x(kT)的阈值判断结果y(kT)，

截取m个连续的物理参数，得到序列：x[(k-m+1)T,(k-m+2)T,……,(k-1)T,kT]则有阈值判断结果序列：y[(k-m+1)T,(k-m+2)T,……,(k-1)T,kT]

预设最大报警个数N，N<m

计算任一执行周期k的报警计算结果AL(kT)，

当AL(kT)为1时，运算模块发送加热器停车触发信号，加热器停车；

所述稳定燃烧算法具体为：

采集模块在n个执行周期采集并换算得到的的物理参数序列：

x′＝x′[T,2T,…,nT]，T为采集模块的执行周期，

对于第k′个的物理参数x′(k′T)，进行粗大误差剔除：其中，k′＝1，2，…n，

预设粗大误差的判定值E，则有

从第i个开始，截取m个粗大误差剔除后的物理参数，得到序列：

x″[(i-m+1)T,(i-m+2)T,……,(i-1)T,iT]

计算第i个执行周期的序列x″[(i-m+1)T，(i-m+2)T，……，(i-1)T，iT]的均值

预设判定震荡燃烧的最大振幅为AM，则对采样得到序列中任一执行周期i的物理参数x″(iT)进行震荡燃烧的判断得到震荡判断结果y′(iT)，

连续m个震荡判断结果的序列：y′[(i-m+1)T,(i-m+2)T,……,(i-1)T,iT]

预设最大报警数为N，N<m，

计算任一执行周期i的报警计算结果：

当AL′(iT)为1时，运算模块发送加热器停车触发信号，加热器停车。

2.如权利要求1所述的一种用于在线震荡燃烧检测保护的系统，其特征在于，t₁、t₂和t₃的比例关系为1：0.85：50。