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        時頻分析法在鍋爐承壓管線泄漏檢測中的應(yīng)用研究

        2022-05-17 05:38:58艾學(xué)忠袁天奇楊葉禮陳思宇
        聲學(xué)技術(shù) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:程控時頻傅里葉

        艾學(xué)忠,袁天奇,閆 敏,楊葉禮,陳思宇

        (1. 吉林化工學(xué)院信息與控制工程學(xué)院,吉林吉林 132000;2. 東北電院開元科技有限公司,吉林吉林 132000)

        0 引 言

        近年來,我國的新能源發(fā)展速度很快,風(fēng)電、太陽能發(fā)電數(shù)量都是全球最高,但火力發(fā)電量占比依然超過70%,處主導(dǎo)地位。鍋爐是火力發(fā)電的主要設(shè)備,其安全穩(wěn)定高效運行至關(guān)重要,鍋爐承壓管線泄漏占火力發(fā)電鍋爐運行故障的 67%[1-3]。因此,準(zhǔn)確及時檢測到鍋爐承壓管線泄漏故障,對于妥善安排鍋爐檢修、縮短停爐時間以及降低維修費用具有重要意義[4-5]。管道泄漏檢測與定位方面,學(xué)者們進行了大量的研究。朱艷等基于傅里葉變換對中低壓輸氣管道兩點泄漏動態(tài)壓力波信號進行濾波及時域特征分析,總結(jié)了管道發(fā)生兩點泄漏的信號特征[6]。吉霞等對管道泄漏噪聲的數(shù)值進行仿真,為噪聲研究提供了新的途徑[7]。高松巍等提出輸氣管道泄漏點的相關(guān)算法,不僅可以判斷管道是否發(fā)生泄漏,而且可以確定泄漏點的位置[8]。陳琰等采用基于負壓力波的方法采集壓力數(shù)據(jù)對泄漏進行檢測和定位,并用雙壓力傳感器判斷負壓力波傳播方向[9]。目前針對管道泄漏,主要采用經(jīng)過傅里葉分析后進行頻譜分析濾波的檢測方法,通過分析被測信號中是否含有敏感頻段音頻、振動、壓力波等信號來判斷有無泄漏故障[10],且對于泄露信號進行準(zhǔn)確定位。然而由于自然界大量的信號是非平穩(wěn)的,快速傅里葉變換對非平穩(wěn)過程的分析有局限性,僅能獲取一段信號總體上包含哪些頻率成分,不能分析任意時刻信號的局部特征,不能對任意泄漏信號做出準(zhǔn)確判斷[11-12]。時頻分析法是 20世紀(jì)90年代新興的數(shù)字信號處理方法,具有能給出各個頻率成分出現(xiàn)的時間,信號頻率隨時間變化情況,各個時刻瞬時頻率及其幅值等優(yōu)點,且近年來程控濾波器被廣泛地應(yīng)用于音頻信號處理領(lǐng)域,具有低噪聲、低功率、中心頻率可控等優(yōu)點。本文采用程控濾波放大處理與快速傅里葉變換、短時傅里葉變換相結(jié)合的時頻分析方法,用時頻圖表征泄漏信號的時頻特征,能夠從雜亂的背景噪聲中準(zhǔn)確獲取泄露聲,取得較好的應(yīng)用效果[13]。

        1 鍋爐承壓管線泄露聲頻信號采集原理

        鍋爐承壓管線泄露音頻信號采集原理如圖1所示。包括麥克拾音器、前置放大器、程控濾波器、增益補償器以及嵌入式微處理器。嵌入式微處理器是核心部件,采用STM32F373VCT6,該芯片內(nèi)置DSP處理器、32KB的RAM、16位ADC,適于音頻信號采集分析處理;麥克拾音器將聲音信號轉(zhuǎn)換成mV級電信號;前置放大電路將mV級電信號放大至適于嵌入式微處理器A/D轉(zhuǎn)換的信號ADC1;程控濾波器受STM32F373VCT6控制,對前置放大信號進行濾波處理,對采集信號加頻率窗口;增益補償放大器將程控濾波器輸出信號放大為ADC2,提高采集電路對泄露聲的靈敏度。

        圖1 鍋爐承壓管線泄漏產(chǎn)生的音頻信號采集原理Fig.1 Audio signal acquisition generated by boiler pressure pipeline leakage

        2 改進時頻分析方法

        鍋爐工作時的背景聲強度很高,包括火焰燃燒、引送風(fēng)、汽包沸騰、蒸汽傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)的噪聲。承壓管線泄漏初期音頻信號相對于背景聲來說很弱,很難準(zhǔn)確采集和判斷[17]。為此,對傳統(tǒng)的采集分析過程進行改進。在圖1中,前置放大輸出的信號ADC1為全譜系音頻信號,包含背景聲和泄露聲(如果存在泄漏故障);ADC1被嵌入式微處理器轉(zhuǎn)換后做快速傅里葉變換(FFT)進行初步分析,嵌入式微處理器根據(jù)運算分析結(jié)果控制程控濾波器對前置放大信號加動態(tài)頻率窗濾除背景聲,再經(jīng)過增益補償放大器進行幅值放大輸出信號 ADC2(強化泄露聲);ADC2被嵌入式微處理器轉(zhuǎn)換后,加時間窗做短時傅里葉變換(STFT)并生成時頻圖,通過時頻特征表征泄漏信號,實現(xiàn)鍋爐承壓管線泄漏故障的準(zhǔn)確判斷[18-19]。

        3 電路設(shè)計與建模

        按照圖1中鍋爐承壓管線泄露音頻信號采集原理搭建音頻信號采集硬件電路,如圖2所示。采用ADI公司的LTspicc模擬電路仿真器進行仿真驗證。前置放大器U2使用低失調(diào)、低噪聲、單電源運放OPA2335,反相放大方式,交流信號參考點平移至1.25 V,增益可調(diào)整;程控濾波器使用開關(guān)電容濾波器LTC1068-50,采用3.3 V單電源供電,工作于模式 2,按照圖中元件參數(shù)濾波器通頻在FL=0 .8*Fccntcr和FH=1 .2×Fccntcr之間,其中,F(xiàn)L為低通頻率,F(xiàn)H為高通頻率,F(xiàn)ccntcr為中心頻點的頻率。濾波器中心頻點控制信號 Fclk由嵌入式微處理器給出,為方便仿真實驗該信號用信號源模擬;增益補償放大器U3也使用OPA2335,反相放大方式,交流信號參考點平移至1.25 V,增益可調(diào)整。

        圖2 音頻信號采集電路Fig.2 Audio signal acquisition circuit

        文獻[20]在針對管道泄漏噴流噪聲頻譜規(guī)律的實驗研究中表明,在其余外界條件不變的情況下,當(dāng)氣體壓力為0.2 MPa,泄露口徑分別為1、2、4 mm時,泄露聲峰值頻率分別在8、5、4 kHz附近,即峰值頻率隨泄漏口徑的增大而降低,但聲壓級隨泄漏口徑的增大而增大。當(dāng)泄漏口徑為1 mm,氣體壓力分別為 0.3、0.4、0.5、0.7 MPa時,泄露聲峰值頻率在7 kHz附近,即泄露聲峰值頻率隨氣體壓力的增大變化不大,但聲壓級隨著壓力增大而明顯增大,且泄漏峰值頻率與噴流噪聲速度成正比,范圍在 3~15 kHz之間。鍋爐背景聲頻率在1 500 Hz以下,以4 kHz附近泄露聲為例進行仿真實驗。電路調(diào)試步驟:

        (1) 創(chuàng)建一個分段線性電壓源,其中包含實際錄制的某一音頻信號的一系列電壓及對應(yīng)的時間,可將此數(shù)據(jù)直接讀入 LTspicc中,以此來模擬麥克風(fēng)傳感器采集的信號。

        (2) 調(diào)整電路工作參數(shù):① 在信號輸入端接入頻率4 kHz、峰峰值50 mV的交流信號,調(diào)整前置放大器電位器U4使輸出ADC1的峰峰值為2 V;② 程控增益放大器的中心頻點控制信號 Fclk設(shè)置為 1 60kHz,此時中心頻點的頻率Fccntcr=Fclk/40=4 kHz,通頻帶在3.2 kHz和4.8 kHz之間;③ 調(diào)整增益補償放大器的電位器,U3使輸出的ADC2的峰峰值為2 V。使ADC1、ADC2的信號幅值滿足嵌入式微處理器的A/D轉(zhuǎn)換器對輸入信號要求。

        4 仿真實驗測試

        對圖2所建電路進行仿真實驗。共做3種情況分析:(1) 對錄制的鍋爐正常運行工況背景聲文件分析;(2) 在背景聲中疊加模擬泄露聲進行處理分析;(3) 將錄制的鍋爐運行中發(fā)生泄漏故障時的音頻文件導(dǎo)入所建電路模型進行驗證分析。

        4.1 鍋爐正常運行工況背景聲文件分析

        鍋爐正常運行工況背景聲頻文件如圖3所示,對該文件進行短時傅里葉分析,得出時頻圖如圖4所示。可以看出正常運行工況下只有 1 500 Hz以下的低頻背景聲,3 kHz及以上的高頻區(qū)間無信號。

        圖3 鍋爐正常工況背景聲信號Fig.3 Signal waveform of boiler background sound in normal working condition

        圖4 鍋爐正常工況背景聲信號時頻圖Fig.4 Time-frequency diagram of boiler background sound in normal working condition

        4.2 鍋爐背景聲疊加模擬泄露聲分析

        在實錄的背景聲中疊加頻率為 4 kHz、峰峰值為50 mV的模擬泄露聲,如圖5所示。將疊加后的信號導(dǎo)入圖2中的仿真電路,對前置放大輸出的ADC1信號進行長時傅里葉分析,得到頻域圖如圖6所示。從圖6中可以看出信號呈分散狀態(tài),雖然能看到疊加的4 kHz信號,但無法排除分析結(jié)果中存在短時高頻噪聲的可能。

        圖5 原始背景聲疊加4 kHz 和50 mV峰峰值模擬泄露聲的時域波形圖Fig.5 Time domain waveform of the original background sound plus the simulated leakage sound of 50 mV p-p at 4 kHz

        圖6 未加頻率窗的原始背景聲疊加模擬泄露聲的頻域波形圖Fig.6 Time domain waveform of the original background sound plus the simulated leakage sound without frequency window

        對ADC1信號引入短時傅里葉算法進行時頻分析,得到的時頻圖如圖7所示。從圖7中可以看出,4 kHz附近存在持續(xù)的音頻信號,能夠排除突發(fā)高頻噪聲的可能。但時頻圖中存在較高的背景信號干擾,對泄漏故障判斷影響較大。為此,根據(jù)圖6中頻譜數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)節(jié)程控濾波器的頻點,對ADC1輸出信號進行濾波、放大得到 ADC2信號,再對ADC2信號做短時傅里葉變換進行時頻分析,得到圖8所示的時頻圖。從圖8中可以看出,由于動態(tài)加入頻率窗和時間窗處理,時頻圖中能夠清晰地表征出疊加的模擬泄露聲,既提高了測量的靈敏度,又能有效剔除偶發(fā)的高頻噪聲影響。

        圖7 未加頻率窗的原始背景聲疊加模擬泄露聲的時頻圖Fig.7 Time-frequency diagram of the original background sound plus the simulated leakage sound without frequency window

        圖8 加頻率窗的原始背景聲疊加模擬泄露聲的時頻圖Fig.8 Time-frequency diagram of the original background sound plus the simulated leakage sound with frequency window

        4.3 導(dǎo)入錄制的發(fā)生泄漏故障初期音頻文件進行驗證

        現(xiàn)場錄制發(fā)生泄漏故障初期的原始音頻文件如圖9所示。將信號導(dǎo)入圖2中的仿真電路,對前置放大輸出的ADC1信號做傅里葉分析,得到圖10所示的頻域圖。根據(jù)對ADC1信號頻域分析的結(jié)果,動態(tài)調(diào)節(jié)程控濾波器的頻點,對信號進行濾波和放大,即動態(tài)加頻率窗得到ADC2信號。為了驗證該方法的有效性,對ADC1和ADC2做短時傅里葉分析得到如圖11和圖12所示的時頻圖。圖11表明,未加頻率窗的時頻分析結(jié)果無法識別初期泄漏故障。圖12表明,動態(tài)加頻率窗的時頻分析結(jié)果能夠清楚判斷初期的泄漏故障。

        圖9 實錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號時域波形圖Fig.9 Time domain waveform of the recorded audio signal for the leaking fault

        圖10 實錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號頻域波形圖Fig.10 Frequency domain waveform of the recorded audio signal for the leaking fault

        圖11 實錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號未加頻率窗的時頻圖Fig.11 Time-frequency diagram of the recorded audio signal for the leaking fault without frequency window

        圖12 實錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號加頻率窗后的時頻圖Fig.12 Time-frequency diagram of the recorded audio signal for the leaking fault with frequency window

        5 結(jié) 論

        本文介紹的鍋爐承壓管線泄露聲頻信號采集方案,創(chuàng)新點在于通過雙通道采集信號將傳統(tǒng)傅里葉變換與可編程濾波技術(shù)相結(jié)合,使用FFT算法對前置放大信號進行粗略分析,根據(jù)粗略分析結(jié)果控制可編程濾波器,對前置放大信號加動態(tài)頻率窗。再通過短時傅里葉變換對被采集信號加時間窗,在此基礎(chǔ)上分析出鍋爐運行工況下音頻信號的時頻特征,及時準(zhǔn)確判定承壓管線是否存在泄漏故障。仿真與實驗測試對比可以看出:采用可編程濾波器對被采集信號加頻率窗之后,在泄露聲頻率范圍內(nèi)能夠有效提升檢測承壓管線泄露聲信號的靈敏度;采用短時傅里葉變換(STFT)對被采集信號加時間窗分析形成時頻圖,能夠去除短時敏感頻率的環(huán)境噪聲影響,提高故障判斷的準(zhǔn)確性。

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