CN110596249A - 燃气调压器的故障检测方法及装置 - Google Patents

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刘瑶
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苏峥
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Abstract

提供一种燃气调压器的故障检测装置和故障检测方法，其特征在于，故障检测装置包括：多个燃气调压器，其设置在同一燃气管道上，每个燃气调压器上设置有多个声发射传感器，每个声发射传感器获得来自所述多个燃气调压器的声发射信号；上位机，其被构造为利用最优权矢量校正所述多个声发射传感器中的每一个获得的声发射信号，以得到所述声发射传感器所在的燃气调压器发出的实际源信号，并根据所述实际源信号进行频谱和包络谱分析，以确定发生故障的燃气调压器和故障类型；其中，利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量。

Description

燃气调压器的故障检测方法及装置
技术领域
本发明涉及故障检测技术领域，尤其涉及一种燃气调压器故障检测方法及装置。
背景技术
近年来，声发射技术因其高灵敏度和高辨识率已广泛用于管道或阀门泄露等的中低压安全监测当中。高压环网燃气调压器发生故障时进、出口气体压强变化不大，但是诸如裂纹、气体泄露等故障在运行当中会产生异常明显的声发射信号，而异常信号的频谱范围广阔，约束着声发射检测技术在高压调压器检测当中的应用。
但是对于燃气调压器的实际情况来说，同一支路上会同时运行多个燃气调压器，多个燃气调压器相互间有管道连接，因此在运行过程中多个燃气调压器会同时振动产生声发射信号并相互影响，因此采集到的声发射信号是混叠信号，而通过混叠信号是无法准确地检测发生故障的燃气调压器及其对应的故障类型。
发明内容
本公开提供一种燃气调压器的故障检测装置，其特征在于，包括：
多个燃气调压器，其设置在同一燃气管道上，每个燃气调压器上设置有多个声发射传感器，每个声发射传感器获得来自所述多个燃气调压器的声发射信号；
上位机，其被构造为利用最优权矢量校正所述多个声发射传感器中的每一个获得的声发射信号，以得到所述声发射传感器所在的燃气调压器发出的实际源信号，并根据所述实际源信号进行频谱和包络谱分析，以确定发生故障的燃气调压器和故障类型；
其中，利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量。
本公开提供一种燃气调压器的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
利用安装在多个燃气调压器的每一个上的多个声发射传感器获得来自所述多个燃气调压器的声发射信号；
利用最优权矢量校正所述多个声发射传感器中的每一个获得的声发射信号，以得到所述声发射传感器所在的燃气调压器发出的实际源信号，并根据所述实际源信号进行频谱和包络谱分析，以确定发生故障的燃气调压器和故障类型；
其中，利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量。
根据本公开的实施例，利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量的步骤包括：
对多个声发射信号进行中心化处理，使均值为0；
对中心化处理后的声发射信号进行白化获得数据Z；
设置初始迭代的权矢量为高斯矩阵，迭代次数p为1；
根据非线性函数g、权矢量、数据Z重新计算新的权矢量，并判断新的权矢量是否收敛，如果收敛则作为最优权矢量，否则继续迭代直到收敛；最终获取最优权矢量。
附图说明
图1为本发明实施例提供的燃气调压器的故障检测装置的示意图。
图2为本发明实施例提供的燃气调压器故障检测的方法流程图。
具体实施方式
图1为本发明实施例提供的燃气调压器的故障检测装置的示意图，由多个声发射传感器、数据采集卡以及上位机组成。如图1中所示，各有两个声发射传感器分别对同一燃气管道上的监控台燃气调压器以及运行台燃气调压器的数据进行同步采集，将所采集的数据通过数据采集卡传送至上位机。例如，声发射传感器A和B设置在运行台燃气调压器上，声发射传感器C和D设置在监控台燃气调压器上。
根据本公开的实施例，同一燃气管道上可以设置多个燃气调压器，并且每个燃气调压器上可设置多个声发射传感器。每个声发射传感器的频率响应为0.5Hz至40kHz的范围数据采集卡的采样率0-96KHz。
图2为本发明实施例提供的燃气调压器故障检测的方法流程图，如图2中所示，所述方法包括步骤201至203：
在201中，获取燃气调压器的声发射信号。
在本步骤中，获取燃气调压器的声发射信号，该燃气调压器位于燃气传输管道中。例如，获取对应监控台燃气调压器或者运行台燃气调压器的声发射信号。
其中，本步骤中所获取的声发射信号由对应的声发射传感器采集得到，而各声发射传感器会与不同的燃气调压器对应。例如，声发射传感器A和B与监控台燃气调压器对应，声发射传感器C和D与运行台燃气调压器对应。
可以理解的是，声发射可以定义为物理现象，通过物体或材料内的能量的快速释放产生瞬时弹性波，材料的形变或破裂是因为受内力或外力而以弹性波的形式释放应变能。声发射技术是一种基于声发射现象的动态无损检测方法，用于判断结构的内部损伤程度，非常适合长期实时设备故障检测。因此，本步骤通过获取燃气调压器的声发射信号来进行对燃气调压器的故障检测。
其中，本步骤可以通过图1中的数据采集卡来获取声发射传感器所采集的各个燃气调压器的声发射信号，从而连接至该数据采集卡的上位机中会显示声发射信号，例如上位机中显示由声发射传感器A、B所采集得运行台燃气调压器的声发射信号、由声发射传感器C、D所采集得监控台燃气调压器的声发射信号。
需要说明的是，多个燃气调压器会同时振动产生声发射信号并互相影响，因此步骤201中各个声发射传感器所获取的声发射信号是混叠信号(例如，声发射传感器A获取的声发射信号中还包括来自监控台燃气调压器的声发射信号)，其不能准确地反映对应燃气调压器的运行情况，因此需要对所获取的声发射信号进行处理，从而获取由对应燃气调节器所发出的实际源信号。
因此，根据本公开的实施例，在202中，对所述声发射信号进行快速独立成分分析算法得到最优权矢量，从而提取所述声发射信号对应的实际源信号。
具体地，本步骤在对声发射信号进行快速独立成分分析时，可以采用以下方式提取实际源信号(即，解决信号混叠问题)：对声发射信号(这里，声发射信号包括来自声发射传感器A、B、C、D的声发射信号)进行中心化处理，使均值为0；对中心化处理后的声发射信号进行白化获得数据Z；设置初始迭代的权矢量Wp为高斯矩阵，迭代次数p为1；根据非线性函数g、权矢量Wp、数据Z重新计算新的权矢量Wp+1，并判断新的权矢量Wp+1是否收敛，如果收敛则作为最优权矢量，否则继续迭代直到收敛；最终获取最优权矢量。
具体地，本步骤在使用数据Z、非线性函数g、权矢量Wp计算新的权矢量时，可以采用以下公式
其中，公式中的g为非线性函数，在这里默认为负熵函数。
在获得到最优权矢量后根据最优权矢量以及声发射信号得到调压器对应的实际源信号。具体地，本步骤在根据最优权矢量以及声发射信号得到发射信号对应的实际源信号时，可以采用以下公式：
Y＝WpX(t)
其中，公式中的Y表示特定声发射传感器(例如，声发射传感器A)获取由对应燃气调节器(相应的，运行台燃气调压器)所发出的实际源信号，WP表示最优权矢量，X(t)表示声发射传感器A获取的声发射信号。也就是说，在本步骤中，利用最优权矢量校正多个声发射传感器中的每一个获得的声发射信号，以得到所述声发射传感器获得的所在的燃气调压器发出的实际源信号。
在203中，对所述实际源信号进行频谱和包络谱分析，根据分析结果确定发生故障的燃气调压器及其对应的故障类型。
其中，本步骤在根据分析结果确定发生故障的燃气调压器时，可以采用以下方式：确定源信号的频谱和包络谱的分析结果是否符合预设的故障特征；若是，则确定源信号是故障信号，否则确定源信号不是故障信号；根据故障信号的信号来源确定发生故障的燃气调压器，该信号来源即为采集源信号对应的声发射信号的声发射传感器。
举例来说，若步骤203中分析的声发射信号是由声发射传感器A采集得到，而声发射传感器A所采集的是运行台燃气调压器所发出的声发射信号，若确定该声发射信号对应的实际源信号是故障信号，则本步骤可以确定发生故障的燃气调压器为运行台燃气调压器。
另外，本步骤在确定发生故障的故障类型时，可以采用以下方式：根据预设的分析结果与故障类型之间的对应关系，将与实际源信号的分析结果对应的故障类型确定为发生故障的燃气调压器的故障类型。
举例来说，若预设的对应关系中，分析结果1与故障类型A对应，分析结果2与故障类型B对应，等等，若本步骤所得到的分析结果为结果2，则可以确定发生故障的燃气调压器的故障类型为类型B。
因此，本发明通过分离声发射信号得到对应的实际源信号，然后对所获取的实际源信号进行分析得到分析结果，进而根据所得到的分析结果来确定发生故障的燃气调压器及其对应的故障类型，解决了由于同一支路上多个燃气调压器所生成的声发射信号会混叠而导致的无法准确检测故障位置及故障类型的问题，从而提升了故障位置以及故障类型检测的准确性。

Claims (3)

1.一种燃气调压器的故障检测装置，其特征在于，包括：
多个燃气调压器，其设置在同一燃气管道上，每个燃气调压器上设置有多个声发射传感器，每个声发射传感器获得来自所述多个燃气调压器的声发射信号；
上位机，其被构造为利用最优权矢量校正所述多个声发射传感器中的每一个获得的声发射信号，以得到所述声发射传感器所在的燃气调压器发出的实际源信号，并根据所述实际源信号进行频谱和包络谱分析，以确定发生故障的燃气调压器和故障类型；
其中，利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量。
2.一种燃气调压器的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
利用安装在多个燃气调压器的每一个上的多个声发射传感器获得来自所述多个燃气调压器的声发射信号；
利用最优权矢量校正所述多个声发射传感器中的每一个获得的声发射信号，以得到所述声发射传感器所在的燃气调压器发出的实际源信号，并根据所述实际源信号进行频谱和包络谱分析，以确定发生故障的燃气调压器和故障类型；
其中，利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量。
3.根据权利要求2所述的故障检测方法，其特征在于，通过以下步骤利用快速独立成分分析算法得到所述最优权矢量：
对多个声发射信号进行中心化处理，使均值为0；
对中心化处理后的声发射信号进行白化获得数据Z；
设置初始迭代的权矢量为高斯矩阵，迭代次数p为1；
根据非线性函数g、权矢量、数据Z重新计算新的权矢量，并判断新的权矢量是否收敛，如果收敛则作为最优权矢量，否则继续迭代直到收敛；最终获取最优权矢量。
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