CN115148222B - 一种工业流体检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种工业流体检测方法及系统，其中方法单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀；基于总数据集S₀，获得第一条件；单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；基于噪音数据集S₄，获得第二条件；通过第一条件和第二条件进行流体检测，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤。本发明通过提前采集管道内流体的声音和管道外噪音的声音，分析后得到判断条件，然后通过判断条件识别声音，对噪音进行屏蔽，对流体声音进行分类；本发明通过在管道外部设定采集点，不与管道直接接触，不会受到管道振动的影响。

Description

一种工业流体检测方法及系统

技术领域

本发明属于流体检测技术领域，特别涉及一种工业流体检测方法及系统。

背景技术

工业流体处理一般是指对生产加工用纯水进行清洗、冷却水降温，对污水、废水，设备定期进行除垢清洗的过程。其中流体的类型可以是液体、气体或液固混合物，如果管道内流体不同，那么产生的声音也会有细微的不同。

目前在工业流体检测方面，一般是将传感器安装在管道上，通过传感器接收管道内的流体声音数据，然后进行分析，判断管道内流体的状态，然而实际运用过程中，管道会一直振动，一段时间后传感器很容易脱落，使用不方便，不利于长时间对管道的流体情况进行采集分析，另外工业流体管道一般会连接电泵等动力装置，其噪音远大于流体的声音，会严重干扰对流体声音的采集。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种工业流体检测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种工业流体检测方法，包括以下步骤：

单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀；

基于总数据集S₀，获得第一条件；

所述第一条件为：

f_0min≤f≤f_0max且A_0min≤A≤A_0max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_0min为总数据集S₀中的频率最小值，f_0max为总数据集S₀中的频率最大值，A_0min为总数据集S₀中的振幅最小值，A_0max为总数据集S₀中的振幅最大值；

单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；

基于噪音数据集S₄，获得第二条件；

所述第二条件为：

f_4min≤f≤f_4max且A_4min≤A≤A_4max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_4min为数据集S₄中的频率最小值，f_4max为数据集S₄中的频率最大值，A_4min为数据集S₄中的振幅最小值，A_4max为数据集S₄中的振幅最大值；

通过第一条件和第二条件进行流体检测，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤。

优选地，所述流体包括液体、气体和液固混合物。

优选地，所述噪音包括电泵噪音。

优选地，获得所述第一条件，包括以下步骤：

设定与管道和电泵距离相等的采集点；

在采集点分别单独采集多组不同流体声音的频率和振幅；

基于不同流体声音的频率和振幅，确定不同流体声音的频率和振幅的范围。

优选地，获得所述第二条件，包括以下步骤：

在采集点单独采集多组管道外噪音的频率和振幅；

基于管道外噪音的频率和振幅，确定管道外噪音的频率和振幅范围。

优选地，通过所述第一条件和第二条件进行流体检测，包括以下步骤：

在采集点同时流体声音和管道外噪音进行采集；

分析流体声音和管道外噪音的频率和振幅；

若分析后的频率和振幅均符合第一条件，则该频率和振幅对应流体声音，然后基于流体声音的频率和振幅对流体声音进行分类，若分析后的频率和振幅均符合第二条件，则该频率和振幅对应噪音，然后对噪音进行过滤。

一种工业流体检测系统，包括第一采集模块、第二采集模块、第一分析模块、第二分析模块和检测模块；

所述第一采集模块，用于单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀；

所述第一分析模块，用于基于总数据集S₀，获得第一条件；

所述第一条件为：

f_0min≤f≤f_0max且A_0min≤A≤A_0max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_0min为总数据集S₀中的频率最小值，f_0max为总数据集S₀中的频率最大值，A_0min为总数据集S₀中的振幅最小值，A_0max为总数据集S₀中的振幅最大值；

所述第二采集模块，用于单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；

所述第二分析模块，用于基于噪音数据集S₄，获得第二条件；

所述第二条件为：

f_4min≤f≤f_4max且A_4min≤A≤A_4max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_4min为数据集S₄中的频率最小值，f_4max为数据集S₄中的频率最大值，A_4min为数据集S₄中的振幅最小值，A_4max为数据集S₄中的振幅最大值；

所述检测模块，用于通过第一条件和第二条件检测流体，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤。

优选地，所述第一采集模块包括设定单元和第一采集单元，所述第一分析模块包括第一确定单元，获得所述第一条件时，设定单元用于设定管道和电泵距离相等的采集点；

第一采集单元用于在采集点分别单独采集多组不同流体声音的频率和振幅；

第一确定单元用于基于多组不同流体声音的频率和振幅，确定不同流体声音的频率和振幅的范围。

优选地，所述第二采集模块包括第二采集单元，所述第二分析模块包括第二确定单元，获得所述第二条件时，包括：

第二采集单元用于在采集点单独采集多组管道外噪音的频率和振幅；

第二确定单元用于基于管道外噪音的频率和振幅，确定管道外噪音的频率和振幅范围。

优选地，所述检测模块包括数据单元、分析单元和执行单元，检测模块通过第一条件和第二条件进行流体检测时，数据单元用于在采集点同时对流体声音和管道外噪音进行采集；

分析单元用于分析流体声音和管道外噪音的频率和振幅；

执行单元用于检测分析后的频率和振幅是否均符合第一条件，若符合，则该频率和振幅对应流体声音，然后执行单元用于基于流体声音的频率和振幅对流体声音进行分类，同时执行单元还用于检测分析后的频率和振幅是否均符合第二条件，若符合，则该频率和振幅对应噪音，然后执行单元用于对噪音进行过滤。

本发明的有益效果：

1、本发明通过提前采集管道内流体的声音和管道外噪音的声音，并对声音进行分析，得到判断条件，然后通过判断条件识别声音，对噪音进行屏蔽，对流体声音进行分类，有利于帮助工作人员分析管道内流体的流动情况，提高了工作效率；

2、本发明通过在管道外部设定采集点，不需要与管道直接接触，不会受到管道振动的影响，可以长时间对管道的流体情况进行采集和分析。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明的一种工业流体检测方法流程图；

图2示出了本发明的一种工业流体检测系统的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种工业流体检测方法，如图1所示，包括以下步骤：

单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀；

基于总数据集S₀，获得第一条件；

单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；

基于噪音数据集S₄，获得第二条件；

通过第一条件和第二条件进行流体检测，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤。

需要说明的是，流体包括液体、气体和液固混合物，这些流体在管道内流动时会产生不同的声音，形成的波形图有细微的区别，通过研究这些声音的频率和幅度就可以判断声音的类型。另外，噪音包括电泵噪音，这是在工业流体管道外影响最大的噪音，为了保证能够准确获取流体的信息，需要对电泵噪音进行过滤。

需要说明的是，这里的流体检测是指在管道外对声音进行检测，声音包括了流体声音和噪音，其目的是过滤噪音，从而对流体声音进行分析。

进一步地，在获取第一条件时，包括以下步骤：

设定与管道和电泵距离相等的采集点；

在采集点分别单独采集多组不同流体声音的频率和振幅；

基于不同流体声音的频率和振幅，确定不同流体声音的频率和振幅的范围。

需要说的是，由于声音在传递过程中，音量是逐渐减小的，因此声音的振幅会逐渐变小，而声音的频率在传播介质不变的情况下不会发生改变，因此设置采集点的目的是保证声音传播的距离是不变的，控制距离的影响因素，便于对数据进行分析。

下面以流体中的液体、气体和液固混合物为例对获取第一条件的过程进行说明：

首先排除其他因素的影响，在管道中以固定流速通入液体，在采集点对一段时间内的管道内的液体声音进行周期性采集，例如持续1min，间隔时间3s，得到液体声音的数据集S₁，同理在管道内以相同流速分别通入气体和液固混合物，然后分别采集，持续1min，间隔时间3s，分别得到气体声音的数据集S₂和液固混合物声音的数据集S₃；

然后，判断数据集S₁、S₂、S₃是否准确，此时可以通过示波器等设备显示数据集S₁、S₂、S₃波形图集合，一般来说波形相差不大，以S₁为例，在示波器上显示的波形周期及幅度会在某一个范围波动，如果有一条波形明显超出或低于范围则说明数据集S₁受到外界因素的干扰，此时需要重新采集S₁的数据，直到准确为止；

然后，设定总数据集S₀=S₁∪S₂∪S₃，对总数据集进行分析，其中每个数据都是某个时间的声音的波形图对应的频率和振幅，因此将总数据集内的声音和频率和振幅的最大值和最小值作为第一条件的判定范围，记为：

f_0min≤f≤f_0max且A_0min≤A≤A_0max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_0min为总数据集S₀中的频率最小值，f_0max为总数据集S₀中的频率最大值，A_0min为总数据集S₀中的振幅最小值，A_0max为总数据集S₀中的振幅最大值。

最后，设定对流体声音分类的判定条件，具体如下：

如果f_1min≤f_流体≤f_1max且A_1min≤A_流体≤A_1max，那么管道内为液体；

如果f_2min≤f_流体≤f_2max且A_2min≤A_流体≤A_2max，那么管道内为气体；

如果f_3min≤f_流体≤f_3max且A_3min≤A_流体≤A_3max，那么管道内为液固混合物。

其中，f_流体为进行检测时采集的流体声音频率，A_流体为进行检测时采集的流体声音振幅，f_1min为数据集S₁中的频率最小值，f_1max为数据集S₁中的频率最大值，A_1min为数据集S₁中的振幅最小值，A_1max为数据集S₁中的振幅最大值，f_2min为数据集S₂中的频率最小值，f_2max为数据集S₂中的频率最大值，A_2min为数据集S₂中的振幅最小值，A_2max为数据集S₂中的振幅最大值，f_3min为数据集S₃中的频率最小值，f_3max为数据集S₃中的频率最大值，A_3min为数据集S₃中的振幅最小值，A_3max为数据集S₃中的振幅最大值。

需要说明的是，在对符合第一条件的声音数据进行分类时，可以通过第一条件的具体限定将声音分为液体、气体或液固混合物，当然实际情况下管道内还可能会出现气液混合物、气固混合物和气液固混合物，而这些都可以单独测试并录入第一条件中，另外液体、气体和固体等还可以继续细分下去，只要能够采集每一种流体的声音数据，那么第一条件能够识别的流体就会越多，同理，第二条件也可以采集各自不同情况的噪音，扩大声音过滤的范围。

进一步地，获得第二条件，包括以下步骤：

在采集点单独采集多组管道外噪音的频率和振幅；

基于管道外噪音的频率和振幅，确定管道外噪音的频率和振幅范围。

需要说明的是，对管道外噪音进行检测时，首先要保证和流体声音在同一个采集点进行采集，然后排除其他声音的影响，单独采集噪音。

下面电泵噪音为例，对第二条件的设定过程进行说明：

首先采集在采集点采集一个时间段内的噪音，例如持续时间1min，间隔时间3s，得到噪音的集合S₄，然后观察得到的数据是否有明显超出范围或低于范围的数据，如果有则重新采集数据，直至没有超出范围或低于范围的数据出现，然后将第二条件记为：

f_4min≤f≤f_4max且A_4min≤A≤A_4max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_4min为数据集S₄中的频率最小值，f_4max为数据集S₄中的频率最大值，A_4min为数据集S₄中的振幅最小值，A_4max为数据集S₄中的振幅最大值。

需要说明的是，本发明的噪音是指电泵噪音，当然在实际运用过程中，可以采集更多的噪音数据，然后录入第二条件中。

进一步地，通过第一条件和第二条件进行流体检测，包括以下步骤：

在采集点同时对流体声音和管道外噪音进行采集；

分析流体声音和管道外噪音的频率和振幅；

若分析后的频率和振幅均符合第一条件，则该频率和振幅对应流体声音，然后基于流体声音的频率和振幅对流体声音进行分类，若分析后的频率和振幅均符合第二条件，则该频率和振幅对应噪音，然后对噪音进行过滤。

需要说明的是，管道外的噪音主要为电泵噪音，其音量远大于管道内流体的噪音，因此在距离二者相等的采集点采集到的声音信息可以保证A_4min大于A_0max。

需要进一步说明的是，流体和噪音的类型并不局限于上述几种，以实际情况为准，另外本发明通过上述方法就可以实现对管道内流体数据的采集，判断流体类型，提高了工作效率。

本发明的方法还对应了一种工业流体检测系统，如图2所示，包括第一采集模块、第二采集模块、第一分析模块、第二分析模块和检测模块；

第一采集模块，用于单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀；

第一分析模块，用于基于总数据集S₀，获得第一条件；

第二采集模块，用于单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；

第二分析模块，用于基于噪音数据集S₄，获得第二条件；

检测模块，用于通过第一条件和第二条件检测流体，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤。

进一步地，第一采集模块包括设定单元和第一采集单元，第一分析单元包括第一确定单元，获得第一条件时，设定单元用于设定管道和电泵距离相等的采集点；

第一采集单元用于在采集点分别单独采集多组不同流体声音的频率和振幅；

第一确定单元用于基于多组不同流体声音的频率和振幅，确定不同流体声音的频率和振幅的范围。

进一步地，第二采集模块包括第二采集单元，第二分析模块包括第二确定单元，获得第二条件时，包括：

第二采集单元用于在采集点单独采集多组管道外噪音的频率和振幅；

第二确定单元用于基于管道外噪音的频率和振幅，确定管道外噪音的频率和振幅范围。

需要说明的是，第二采集单元的采集点与第一采集单元的采集点相同。

进一步地，检测模块包括数据单元、分析单元和执行单元，检测模块通过第一条件和第二条件进行流体检测时，数据单元用于在采集点同时对流体声音和管道外噪音进行采集；

分析单元用于分析流体声音和管道外噪音的频率和振幅；

执行单元用于检测分析后的频率和振幅是否均符合第一条件，若符合，则该频率和振幅对应流体声音，然后执行单元用于基于流体声音的频率和振幅对流体声音进行分类，同时执行单元还用于检测分析后的频率和振幅是否均符合第二条件，若符合，则该频率和振幅对应噪音，然后执行单元用于对噪音进行过滤。

需要说明的是，获得第一条件和第二条件后，将流体声音噪音分为不同的频段和振幅，然后录入到滤波器中。

需要说明的是，在执行模块中包括滤波器，在工业管道旁安装滤波器，该滤波器可以过滤电泵和其他外界的杂音，然后采集管道内流体的声音，通过声波和频率判断流体的类型以及流体的流速。

需要说明的是，本发明的系统与方法是对应的，其具体运行过程不再赘述。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种工业流体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀,包括：

采集液体声音的数据集S₁，气体声音的数据集S₂和液固混合物声音的数据集S₃；

通过示波器显示数据集S₁、S₂和S₃波形图集合；

基于波形图集合找出受到外界因素的干扰的数据集，并重新采集，直到数据集准确为止；

基于总数据集S₀，获得第一条件，包括：

设定与管道和电泵距离相等的采集点；

在采集点分别单独采集多组不同流体声音的频率和振幅，包括液体声音的数据集S₁，气体声音的数据集S₂，液固混合物声音的数据集S₃；

基于不同流体声音的频率和振幅，确定不同流体声音的频率和振幅的范围；

所述第一条件为：

f_0min≤f≤f_0max且A_0min≤A≤A_0max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_0min为总数据集S₀中的频率最小值，f_0max为总数据集S₀中的频率最大值，A_0min为总数据集S₀中的振幅最小值，A_0max为总数据集S₀中的振幅最大值；

单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；

基于噪音数据集S₄，获得第二条件；

所述第二条件为：

f_4min≤f≤f_4max且A_4min≤A≤A_4max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_4min为数据集S₄中的频率最小值，f_4max为数据集S₄中的频率最大值，A_4min为数据集S₄中的振幅最小值，A_4max为数据集S₄中的振幅最大值；

通过第一条件和第二条件进行流体检测，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤；

对所述流体声音进行分类的判定条件，具体如下：

如果f_1min≤f_流体≤f_1max且A_1min≤A_流体≤A_1max，那么管道内为液体；

如果f_2min≤f_流体≤f_2max且A_2min≤A_流体≤A_2max，那么管道内为气体；

如果f_3min≤f_流体≤f_3max且A_3min≤A_流体≤A_3max，那么管道内为液固混合物；

其中，f_流体为进行检测时采集的流体声音频率，A_流体为进行检测时采集的流体声音振幅，f_1min为数据集S₁中的频率最小值，f_1max为数据集S₁中的频率最大值，A_1min为数据集S₁中的振幅最小值，A_1max为数据集S₁中的振幅最大值，f_2min为数据集S₂中的频率最小值，f_2max为数据集S₂中的频率最大值，A_2min为数据集S₂中的振幅最小值，A_2max为数据集S₂中的振幅最大值，f_3min为数据集S₃中的频率最小值，f_3max为数据集S₃中的频率最大值，A_3min为数据集S₃中的振幅最小值，A_3max为数据集S₃中的振幅最大值。

2.根据权利要求1所述的一种工业流体检测方法，其特征在于，所述流体包括液体、气体和液固混合物。

3.根据权利要求2所述的一种工业流体检测方法，其特征在于，所述噪音包括电泵噪音。

4.根据权利要求1所述的一种工业流体检测方法，其特征在于，获得所述第二条件，包括以下步骤：

在采集点单独采集多组管道外噪音的频率和振幅；

基于管道外噪音的频率和振幅，确定管道外噪音的频率和振幅范围。

5.根据权利要求4所述的一种工业流体检测方法，其特征在于，通过所述第一条件和第二条件进行流体检测，包括以下步骤：

在采集点同时对流体声音和管道外噪音进行采集；

分析流体声音和管道外噪音的频率和振幅；

若分析后的频率和振幅均符合第一条件，则该频率和振幅对应流体声音，然后基于流体声音的频率和振幅对流体声音进行分类，若分析后的频率和振幅均符合第二条件，则该频率和振幅对应噪音，然后对噪音进行过滤。

6.实现如权利要求1所述的一种工业流体检测方法的系统，其特征在于，包括第一采集模块、第二采集模块、第一分析模块、第二分析模块和检测模块；

所述第一采集模块，用于单独采集并分析管道内流体声音数据，得到总数据集S₀；

所述第一分析模块，用于基于总数据集S₀，获得第一条件；

所述第一条件为：

f_0min≤f≤f_0max且A_0min≤A≤A_0max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_0min为总数据集S₀中的频率最小值，f_0max为总数据集S₀中的频率最大值，A_0min为总数据集S₀中的振幅最小值，A_0max为总数据集S₀中的振幅最大值；

所述第二采集模块，用于单独采集并分析管道外噪音数据，得到噪音数据集S₄；

所述第二分析模块，用于基于噪音数据集S₄，获得第二条件；

所述第二条件为：

f_4min≤f≤f_4max且A_4min≤A≤A_4max；

其中，f为进行检测时采集的声音频率，A为进行检测时采集的声音振幅，f_4min为数据集S₄中的频率最小值，f_4max为数据集S₄中的频率最大值，A_4min为数据集S₄中的振幅最小值，A_4max为数据集S₄中的振幅最大值；

所述检测模块，用于通过第一条件和第二条件检测流体，若检测到的声音符合第一条件则为流体声音并对流体声音进行分类，若检测到的声音符合第二条件则为噪音并对噪音进行过滤。

7.根据权利要求6所述的一种工业流体检测方法的系统，其特征在于，所述第一采集模块包括设定单元和第一采集单元，所述第一分析模块包括第一确定单元，获得所述第一条件时，设定单元用于设定管道和电泵距离相等的采集点；

第一采集单元用于在采集点分别单独采集多组不同流体声音的频率和振幅；

第一确定单元用于基于多组不同流体声音的频率和振幅，确定不同流体声音的频率和振幅的范围。

8.根据权利要求7所述的一种工业流体检测方法的系统，其特征在于，所述第二采集模块包括第二采集单元，所述第二分析模块包括第二确定单元，获得所述第二条件时，包括：

第二采集单元用于在采集点单独采集多组管道外噪音的频率和振幅；

第二确定单元用于基于管道外噪音的频率和振幅，确定管道外噪音的频率和振幅范围。

9.根据权利要求7或8所述的一种工业流体检测方法的系统，其特征在于，所述检测模块包括数据单元、分析单元和执行单元，检测模块通过第一条件和第二条件进行流体检测时，数据单元用于在采集点同时对流体声音和管道外噪音进行采集；

分析单元用于分析流体声音和管道外噪音的频率和振幅；

执行单元用于检测分析后的频率和振幅是否均符合第一条件，若符合，则该频率和振幅对应流体声音，然后执行单元用于基于流体声音的频率和振幅对流体声音进行分类，同时执行单元还用于检测分析后的频率和振幅是否均符合第二条件，若符合，则该频率和振幅对应噪音，然后执行单元用于对噪音进行过滤。

Images