CN203743867U - 一种管道泄漏声发射信号的模拟装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及一种管道泄漏声发射信号的模拟装置，属于声发射检测技术领域。管道的一端密封、另一端连接加压的充气装置，管道的表面有可调节漏气量的泄漏孔，与泄露孔不同距离安装有带有传感器的波导杆，波导杆的一端连接有声发射仪。加压充气装置是由空气压缩机控制的贮气罐。管道安装有压力表检测压力。泄漏孔安装有带有漏气孔的螺钉，螺钉通过针型阀调节孔径控制漏气量的大小。该装置从微观结构和功能上模拟模拟人脑的组织结构和运行机制，能够很好的描述非线性系统和不确定系统。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种管道泄漏声发射信号的模拟装置，属于声发射检测技术领域。
背景技术
随着国家经济的快速发展，工业余热锅炉越来越多的出现在工业生产中，带给人们极大的方便；与此同时，由于工业余热锅炉是在极其恶劣的环境下工作，管道极易发生泄漏，严重影响生产设备安全、可靠、稳定、经济的运行。传统的监测方法迟滞性很大，不能做到实时监测，越来越不能适应现代化生产需求，迫切需要利用科学的手段来准确监测管道的早期泄漏的应用技术。
目前，我国主要采用的实时监测方法是声学监测技术，该方法是在锅炉管道上开空气声传播孔，在孔上焊接空气声波导管并且安装空气传感器，还有吹灰装置。尽管此方法实现了在线监测，一定程度上解决了其他方法的技术上的问题，但是在监测的灵敏度、有效性、可靠性及使用方便上还是存在着一些问题，尤其是锅炉运行时的声学噪声与泄漏产生的声学噪声频率接近，只有在泄漏较强的情况下才能检测到，而且其中夹杂着许多干扰信号，与泄漏源产生的泄漏信号相互叠加，这会给后续信号的处理带来很大的难度，往往不能达到理想的效果。
发明内容
鉴于以上传统管道泄漏检测和信号处理所面临的问题，本实用新型提出了一种管道泄漏声发射信号的模拟装置，一是提出了一种基于固体耦合波导杆诊断管道声发射泄漏技术，搭建波导杆辅助声发射检测管道泄漏实验平台；二是提出将声发射信号经HHT处理后的能量作为特征向量输入神经网络分类器诊断管道泄漏，得出精确的分析结果来验证上述方法的可行性。
本实用新型模拟装置的结构是：管道的一端密封、另一端连接加压的充气装置，管道的表面有可调节漏气量的泄漏孔，管道上与泄露孔一定距离安装有带有传感器的波导杆，波导杆的一端连接有声发射仪。
所述加压充气装置是由空气压缩机控制的贮气罐。
所述管道安装有压力表检测压力。
所述泄漏孔安装有带有漏气孔的螺钉，螺钉通过针型阀调节孔径控制漏气量的大小。
所述波导杆的是按照距离泄漏孔1000～6500mm的距离来安装的。例如，在距离泄漏孔 1000，3000，4500，5500，6500mm 的位置焊接等规格的波导杆。图1中管体和墙柱之间的距离没有明确的限制（只要做实验时管体震动不要碰到墙壁即可），这个对于实验结果没有影响。
本实用新型的模拟装置的模拟方法为：（如图2～3所示）
（1）向管道中充入加压的空气，通过泄漏孔调节管内压力，然后通过每个波导杆连接的声发射仪滤除超出泄露发生信号频域的高频噪声，得到泄露声发射信号；
（2）将泄露声发射信号用HHT将其分解并提取分解层中每个频率层分的信号特征 ，再而求出各节点信号的总能量：，构造出特征向量；
（3）将特征向量输入BP网络训练，得到分类结果，即实现管道泄漏声发射信号的模拟。
所述管内空气的压力范围是0.1～3MPa。
所述超出泄露发生信号频域的高频噪声是指除去规定的高频信号外的干扰信号流经传感器所发出的的声音。噪声，是指干扰信号传播的能量场，范围为20HZ～2000KHZ,通常5000 HZ以上的称为高频噪声。
本实用新型搭建的波导杆辅助声发射检测管道泄漏实验装置及方法，与传统信号的处理技术相比较，其优点在于：（1）所测得的泄漏信号不是通过空气声耦合方式传递的，而是通过固体耦合方式传递的。这样不仅结构更简单，而且安装也更方便，安装位置更灵活，也不需要相应的吹灰装置；（2）管道上安装的不是空气耦合波导杆与空气声传感器，而是固体耦合波导杆与超声波传感器。因为固体耦合比空气耦合具有更好的信号传播特性，更小的衰减，超声波的的信号频率也高于锅炉运行时的声学噪声，故超声波方法具有更高的灵敏度，更大的信号覆盖范围，更值得信赖的泄漏监测可靠性；（3）相对于传统的傅里叶分析方法只能分析低频信号，HHT可以将信号从高频到低频逐一分解，并对各个分量做Hilbert变换，确定其瞬时频率及瞬时幅值。该方法能精确有效的提取特征参数，为后续分类处理打下基础。（4）相对于传统的分类器需要预先给出有关模式的经验知识和判别函数，神经网络可以通过自身的学习机制自动形成所需要的决策区域，充分利用状态信息逐一进行训练得到某种映射关系进行自适应的调整，具有并行计算、分布式信息存储、自适应及学习能力强等特点。
附图说明
图1是本实用新型装置结构示意图；
图2是本实用新型方法流程图；
图3是本实用新型BP神经网络模拟示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，对本实用新型作进一步说明。
实施方式一：如图1～3所示，本实施方式的管道泄漏声发射信号的模拟装置为：管道的一端密封、另一端连接加压的充气装置，管道的表面有可调节漏气量的泄漏孔，与泄露孔不同距离安装有带有传感器的波导杆，波导杆的一端连接有声发射仪。加压充气装置是由空气压缩机控制的贮气罐。管道安装有压力表检测压力。泄漏孔安装有带有漏气孔的螺钉，螺钉通过针型阀调节孔径控制漏气量的大小。
将5根波导杆焊接在实验用的承压管道上，建立了声发射检测系统。在泄漏孔处依实验过程依次开φ1，φ2，φ3，φ4，φ5mm 的泄漏孔，在距离泄漏孔 1000，3000，4500，5500，6500mm 的位置焊接φ12×1000mm 等规格的波导杆，并在波导杆上部各耦合一个宽带声发射传感器，在泄漏孔处及各波导杆的底部各安装一个宽带声发射传感器。在每一种泄漏孔径条件下改变管道内部压力，从 0.15MPa变化到 0.4MPa，每次增加0.05MPa 压力，每改变一次压力，采集一组泄漏声发射数据。即通过对承压管道泄露过程的声发射在线监测，我们可以通过控制阀门及泄漏孔半径的大小，得到在不同压力、不同泄漏孔径及距离泄漏孔不同距离的情况下，波导杆上的声发射传感器所接收到信号的原始滤波。通过改变d的大小来控制泄露孔的大小，来模拟不同大小的泄漏孔来获取信号的信息。
具体方法为：(1)找出信号所有的局部极值点，包括局部极大值和局部极小值。将所有的极大值点用三次样条函数拟合成一条曲线，就形成的上包络线；同样，将所有极小值点用三次样条函数拟合成一条曲线，即的下包络线。上下包络线应该包含所有的数据信号。求出上下包络线的平均值，记作，并求出一个新的数据序列，即：，如果满足IMF的两个条件，则称为的第一个IMF分量。(2)一般来说，不一定会满足IMF的要求，此时就需要作进一步的筛选。把作为原始数据，重复步骤(1)，得到上、下包络线的平均值，以及一个新的数据序列，再判断是否满足IMF的条件。如果不满足，则继续循环k次，直到均值包络线趋向于零，得到，使得满足IMF的条件。记，则就是信号满足IMF的第一个分量。(3)将从中分离出来，得到一个去掉高频成分的新数据序列，即，将作为原始数据，重复(1)、(2)步骤，进而得到的第二个满足IMF条件的分量。再重复循环n次上述模态分解过程，得到信号的n个满足IMF 条件的分量：，当或小于预定误差，或成为一个单调函数，即不能再从中提取满足IMF条件的分量时，就终止模态分解过程。至此就得到序列可分解为IMF分量和余项的和：，其中称为残余函数，代表信号的平均趋势。
对于BP神经网络，任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐含层BP网络逼近，因此我们采用3层结构的BP神经网络。取前4个EMD分解分量，即IMF(Intrinsic Mode Function,内禀模态函数)分量的特征向量作为输入量，故输入层有4个输入单元，对应的六种扰动类型作为输出向量，输出层为6个单元，对于隐含层神经元数的选取，若神经元太少，网络不能很好的学习，需要训练的次数多，训练精度不高，若神经元数过多，每一次循环过程中所要进行的计算量也会随之增大，训练时间不一定随之减少，因此，我们选择隐含层的神经元数位10个。隐层和输出层传递函数分别选用S型正切函数（tansig）和S型对数函数（logsig），学习函数选用trainlm。在确定出BP网络最优的初始权值和阈值后，BP网络训练就能快速收敛，可以满足对目标的训练要求，即得到模拟的管道泄漏声发射信号。
以上结合附图对本实用新型的具体实施方式作了详细说明，但是本实用新型并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本实用新型宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (5)
1.一种管道泄漏声发射信号的模拟装置，其特征在于结构为：管道的一端密封、另一端连接加压的充气装置，管道的表面有可调节漏气量的泄漏孔，管道上与泄露孔一定距离安装有带有传感器的波导杆，波导杆的一端连接有声发射仪。
2.根据权利要求1所述的管道泄漏声发射信号的模拟装置，其特征在于：所述加压充气装置是由空气压缩机控制的贮气罐。
3.根据权利要求1所述的管道泄漏声发射信号的模拟装置，其特征在于：所述管道安装有压力表检测压力。
4.根据权利要求1所述的管道泄漏声发射信号的模拟装置，其特征在于：所述泄漏孔安装有带有漏气孔的螺钉，螺钉通过针型阀调节孔径控制漏气量的大小。
5.根据权利要求1所述的管道泄漏声发射信号的模拟装置，其特征在于：所述波导杆与泄露孔安装的距离是1000～6500mm。
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