密间隔腐蚀检测中检测信号的相关分析识别方法

摘要

一种密间隔腐蚀检测中检测信号的相关分析识别方法。本发明应用相关性分析的数学方法处理和识别密间隔检测设备阴极保护信号的中断周期，有效地解决了远程信号的同步问题。本发明方法包括：构建标准波形信号数据库、待分析波形信号的采样输入、波形信号的相关分析、波形信号识别和滤波、时钟漂移校正、滤波参数设置及波形信号输出。本发明应用相关分析法识别，可以有效地保证检测数据的准确性。不使用传统的GPS卫星同步方式，减少了密间隔检测仪的部件，降低了系统的构成成本，同时拓展了密间隔检测系统的应用场合，比如在高大建筑物附近检测，或在阴极保护站内使用中断器，避免因GPS信号质量不佳，而无法实施检测的情况发生。

说明书

【技术领域】：

本发明属于埋地管道阴极保护技术领域，属于腐蚀探测、阴极保护、模式识别、嵌入式系统多学科交叉的应用技术领域。

【背景技术】：

密间隔检测(Close Interval Potential Survey，CIPS)技术是当今埋地钢质管道腐蚀检测的关键技术方法之一。密间隔腐蚀检测仪是通过在埋地钢质管道路由上方的地面测量管道的阴极保护电位与距离的详细关系情况，完成管道阴极保护有效性的检测及评价。

CIPS检测仪由一个高灵敏的毫伏表、阴极保护电流断流器、CIPS的静态数据记录仪、Cu/CuSO₄半电池探杖和尾线轮等设备组成。实施CIPS法检测时，在阴极保护电源输出线串接上电流断流器，它以特定的周期“接通”或“断开”(ON/OFF)阴极保护电流为管道提供一个检测电流信号。检测者利用探杖来对管道沿线的阴保电位进行准确测试。具体的操作方法是，毫伏表的输入一端通过一条足够长的导线与管体保持电气连接，另一端连接检测探杖，在管道沿线地表上的任意位置进行检测。该方法能够不受常规测量方法对测试桩的依赖，更重要的是，在土壤电阻率较高的地区，通过CP电流的断开时刻的阴极保护电位，可以有效地消除IR降对保护电位测量准确性的影响。通过对管道通断电位的对比分析可以得到有关防腐层、杂散电流等有用信息，使检测结果更为全面可靠。

CIPS静态数据记录仪是在密间隔检测时，用于监测并记录管线路由上、固定位置(测试桩)上的阴极保护电位变化情况。检测人员通过记录器以一定的时间间隔记录检测时段内保护电流的通断电位，并依此对检测结果中的大地电流和杂散电流干扰影响进行修正。

在管道检测系统中，CIPS检测仪、静态数据记录仪与电流断流器必须保持严格的检测同步。传统的数据记录仪必须备有GPS引擎，来实现记录周期与保护电流通断的严格同步[1]。这种方法要求记录仪必须在能够良好地接收GPS信号的条件下工作，而对于某些城市环境或建筑物内实施数据记录的条件下，难以满足应用现场接收卫星信号的条件。

此外，检测记录的ON/OFF电位是通过电流中断器对管道保护电流进行严格的周期中断来产生的，测得的电位信号波形也应该是具有严格周期性。但是，由于管道系统中管体的电抗和极化作用，以及受大地电流或杂散电流的干扰等因素，可能破坏记录仪采样数据的明显周期性。由于数据记录仪与中断器是采用不同的系统时钟，尽管当前的系统时钟精度都很高，但由于误差积累的原因，长时间记录的过程势必会产生无法接受的定时误差。这个误差表现为检测周期与CP电流通断周期的偏移，从而导致所记录管道ON/OFF电位的测量错误。

检测信号的相关分析方法在埋地管道漏水测试方法中常用的是信号分析方法。漏水相关仪是通过在管道上可能漏水点的两侧，安装两个漏水噪音传感器来接收漏水点发出的振动噪音信号，通过两个信号的相关性分析计算，得出漏水噪音信号传导到每个传感器位置时的时间延迟(时间差)。在已知两个传感器之间的精确距离和振动波在管道上的传播速度，就可以计算出漏水点的距离值。使用的公式为：

漏水点距离传感器的距离＝(传感器间距离-时间延迟*波速)/2。

在埋地管道上方的地面上，应用相关分析方法通过波形相关分析，得出地面上电位信号波形与管道远端阴极保护电流的电流断流器发出的阴极保护电流波形的相关性，进而计算出检测数据记录仪与断流器中断周期之间的时间差，需要解决埋地管道由于分布电感和电容对波形产生的畸变、以及管道上众多可能干扰因素对检测信号波形产生的干扰等问题。

此外，对地面电位信号波形进行波形识别，对于单一波形无法进行相关分析。必须建立一个与电流中断器发出信号的标准波形有高度一致性的波形数据库，应用波形库内的适合波形与检测信号波形进行相关分析，才能够可以有效识别出阴极保护电位的真实模式，达到提高设备的抗干扰能力、减少检测设备的复杂程度的目的。

【发明内容】：

本发明目的是解决在管道检测系统的信号采集过程中不同检测设备模块之间的信号精确同步及时钟漂移的问题，提供一种密间隔腐蚀检测中检测信号的相关分析识别方法。该方法集相关分析的数学方法、微弱电位信号采集、模式识别、嵌入式系统等技术为一体。使检测更为简单、有效。

本发明应用相关性分析的数学方法处理和识别检测信号的原理和实现的技术手段，可以有效地解决远程信号的同步问题，而取代当前检测设备中GPS卫星信号的同步方法。

本发明所依据的相关分析的数学方法：

所谓相关是指事物、现象(变量)之间存在着一定的相互关系。相关关系又称为统计关系，是指变量(现象)之间在客观上存在的相互依存关系。它与数学上的严格函数关系不同，其本身没有严格的一一对应性。所谓的统计相关也就是从一定数量数据样本中概括出来的一种统计结论。相关分析是研究变量之间相互关系和相关密切程度的数学方法。统计学中的相关分析则是要从数量方面来研究两种或两种以上变量之间的关联关系。

对于确定性信号来说，两个变量之间可以用函数关系来描述，两者之间一一对应并为确定的数值。然而两个随机变量之间就不能用函数式来表达，也不具有确定的数学关系。但如果两个随机变量之间具有某种内在的物理联系。那么，通过大量的统计还是可以发现它们之间存在着某种虽然不精确、但却具有相应的、表征其特性的近似关系(如图2)。

数学上，对于两变量x、y之间的相关程度用相关系数ρ_xy表示，其定义为：

${\rho }_{\mathrm{xy}}=\frac{E[(x-{\mu }_x)(y-{\mu }_y)}{{\sigma }_x{\sigma }_y}---\left(1\right)$

式中，E为数学期望；μ_x，μ_y分别为随机变量x(t)和y(t)的均值，μ_x＝E[x(t)]，μy＝E[y(t)]；σ_x，σ_y分别为随机变量x(t)和y(t)的标准差，且：

${\sigma }_x^2=E\left\{{[x\left(t\right)-{\mu }_x]}^2\right\}$${\sigma }_y^2=E\left\{{[y\left(t\right)-{\mu }_y]}^2\right\}$

根据柯西-许瓦兹不等式：

E{[x(t)-μ_τ][y(t)-μ_y]}²≤E{[x(t)-μ_x]²}E{[y(t)-μ_y]²}，故知|ρ_xy|≤1。

当|ρ_xy|＝1时，所有的数据都落在[y(t)-μ_y]＝m[x(t)-μ_x]的直线上，说明x(t)、y(t)两变量是理想的线性关系。ρ_xy＝-1时也是理想的线性相关，只不过直线的斜率为负。

当|ρ_xy|＝0时，则说明两个变量之间完全无关。

为了表达随机变量x(t)和y(t)之间是否有一定的线性关系，还可以采用变量x(t)和y(t)在不同时刻的乘积平均来描述，称为相关函数，用R_xy(τ)来表示。对于周期函数，即：

$R_{\mathrm{xy}}\left(\tau \right)\underset{T\to \infty }{\lim }\frac{1}{T}{\int }_0^{T}x\left(t\right)y(t+\tau )\mathrm{dt}---\left(2\right)$

式中，τ∈(-∞，∞)，是与时间变量t无关变量，称为“时间延迟”。所以，相关函数是时间延迟τ的函数。

设y(t+τ)是y(t)时延τ后的样本，对于x(t)和y(t+τ)的相关系数ρ_x(t)y(t+τ)，简写为ρ_xy(τ)，由式(1)和式(2)得相关系数和相关函数的关系为：

${\rho }_{\mathrm{xy}}\left(\tau \right)=\frac{R_{\mathrm{xy}}\left(\tau \right)-{\mu }_x{\mu }_y}{{\sigma }_x{\sigma }_y}---\left(3\right)$

计算相关系数通常有积差相关法、等级相关法、点双列相关法等三种方法。积差相关法对于信号处理更为适用，本发明中应用的就是积差相关法，具体方法如下。

积差相关又称为积矩相关，它是由统计学家皮尔逊提出的，称为皮尔逊相关。它是求直线相关的最基本方法，通常以g来表示。计算的公式为：

g＝∑xy/NS_xS_y               (4)

g是X和Y两数列之间的相关系数，

x＝X-X_平均。即X数列中各量数与其平均数之差

y＝Y-Y_平均。即Y数列中各量数与其平均数之差

S_x＝X数列的标准差，

S_y＝Y数列的标准差，

∑xy＝各对离差乘积的总和，

N＝数列的个数(数据的总对数)

在密间隔数据记录仪中采集的电位信号呈周期变化，处理过程中使用的是同一变量的样本，属于典型的自相关分析，自相关函数的数学处理方法是：

由式(2)，若x(t)＝y(t)，则y(t+τ)→x(t+τ)，则得到x(t)的自相关函数R_x(τ)为：

$R_x\left(\tau \right)=\underset{T\to \infty }{\lim }\frac{1}{T}{\int }_0^{T}x\left(t\right)x(t+\tau )\mathrm{dt}---\left(5\right)$

对于有限时间序列的自相关函数，用下式(6)进行估计。

${\stackrel{\infty }{R}}_x\left(\tau \right)=\frac{1}{T}{\int }_0^{T}x\left(t\right)x(t+\tau )\mathrm{dt}---\left(6\right)$

自相关函数的性质：当信号x(t)为周期函数时，自相关函数R_x(τ)也是同频率的周期函数。若周期函数为x(t)＝x(t+nT)，则其自相关函数为：

$R_x(\tau +\mathrm{nT})=\frac{1}{T}{\int }_0^{T}x(t+\mathrm{nT})x(t+\mathrm{nT}+\tau )d(t+\mathrm{nT})---\left(7\right)$

$=\frac{1}{T}{\int }_0^{T}x\left(t\right)x(t+\tau )\mathrm{dt}$

$=R_x\left(\tau \right)$

传统的信号数据处理方法没有很好利用数据之间的相互信息，所得到的处理结果难免会出现失真、不能准确反映数据之间的更多信息。本发明中将标准波形与采样波形的一个周期内数据，通过一系列不同起始点的相关系数求值运算，找出相关系数最大值对应起始点的数值，它代表的是该时刻采样时钟与阴极保护电流断流时钟之间的时钟漂移。应用该数值校正采样时钟就可以保证采样时钟与断流器时钟的严格同步。就可以很好地解决数据记录过程的时钟漂移、以及环境中的交流信号干扰问题。此外，由于电流中断器的时钟与采样时钟产生漂移需要一个较长的误差积累过程，在实际应用中，不需要在每个采样过程都进行时钟校正，完全可以用采样周期的N倍数的时间间隔进行采样时钟校正，这也为允许相关分析失败而不影响系统的正常工作，提供了现实的时间宽容度，从而提高了系统的抗干扰能力。

本发明提供的密间隔腐蚀检测中检测信号的相关分析识别方法，包括：

第一、构建标准波形信号数据库：由一系列标准信号模式下，按照不同的中断模式、不同的通断比例采集的一组标准周期信号组成；构建方法为，以16位数据长度，128个采样波形数值构成一个标准波形，以及该波形的ON电位时间长度、OFF电位时间长度(mS)、数字滤波的带通起始、截止频率值(Hz)。

第二、待分析波形信号的采样输入：用户根据现场的精度要求，设置信号采样的频率，通过16位高精度A/D模数转化器电路，将最大5V最小0.1mV的电压信号，以系统设置的采样频率和采样周期进行采样，并输入到记录仪的采样数据存储器中；

第三、波形信号相关分析：采用相同周期、不同标准波形下，对采样数据存储器中的信号与标准波形信号数据库中匹配的波形进行相关分析，求出一个采样周期内，不同起始点的一系列相关系数g，计算公式为：g＝∑xy/NS_xS_y，最大相关系数对应的起始点则是相关条件下的时钟延迟因子τ；其中：

g是X和Y两数列之间的相关系数，

x＝X-X_平均，即X数列中各量数与其平均数之差，

y＝Y-Y_平均，即Y数列中各量数与其平均数之差，

S_x＝X数列的标准差，

S_y＝Y数列的标准差，

∑xy＝各对离差乘积的总和，

N＝数列中的数据个数，即总对数；

第四、波形信号识别和滤波：根据上步相关分析计算得出的不同标准波形对应的时钟延迟因子，识别出最为合理的标准波形下信号延迟的延迟因子；判断合理波形的方法是，根据采样周期和频率计算出每个采样点对应的采样时间间隔，计算出每个时钟延迟因子对应的时钟漂移时间，将其与上次时钟校正的时刻与本次采样的时间间隔乘以采样时钟的误差系数，得出的可能漂移时间，最为接近的为合理。当延迟因子超出可能漂移数值的50％时，判定本次相关分析失败；

第五、时钟漂移校正：在成功相关分析的条件下，应用该延迟因子校正数据采据模块内的系统时钟漂移，并保存本次校正的系统时间；

第六、滤波参数设置及波形信号输出：当相关分析成功时，根据标准波形信号数据库中的标准波形对应的数字滤波带通参数，设置数字滤波带通的参数值；输出滤波后的信号波形，用于显示检测的阴极保护信号波形，提供给检测的专业人员分析管道阴极保护系统的工作状态；

相关分析失败，不改变数字滤波参数，不进行延迟因子的时钟校正，应用原滤波参数滤波并输出消除干扰后的信号波形。

本发明的优点和积极效果：

1)应用相关分析法识别密间隔检测设备的阴极保护信号的中断周期，可以有效地保证检测数据的准确性。不使用传统的GPS卫星同步方式，减少了密间隔检测仪的部件，降低系统的构成成本。

2)检测系统应用相关分析法，可以有效地减轻使用设备的复杂性，降低检测人员的劳动强度，提高了检测工程的施工效率。

3)采用基于相关分析的信号处理和识别数学方法，由于不使用GPS卫星天线，可以拓展密间隔检测系统的应用场合，比如在高大建筑物附近检测，或在阴极保护站内使用中断器，避免因GPS信号质量不佳，而无法实施检测的情况发生。

4)本发明有效地减少了传统密间隔检测仪器的部件，减低了设备成本。

【附图说明】：

图1是本发明方法的流程图；

图2图3是本发明应用的数学方法原理图，其中：

图2是变量x与变量y的相关性示意图，a为线性关系，b为某种程度的相关关系，c无关；

图3是x(t)和x(t+τ)的波形图；

图4是密间隔检测数据记录仪系统DPS模块构成图；

图5相关分析方法实现流程图。

【具体实施方式】：

实施例1：密间隔静态数据记录仪CIPS-Logger

静态数据记录仪是应用在密间隔检测中，以固定位置记录管道上阴极保护电流变化情况的专用设备。仪器功能是：在复杂的工矿条件下，在整个阴极保护效果检测期间，完成CIPS静态检测数据的采集，以实现了对大地电流、杂散电流干扰的校正工作。

1.硬件的实现：

采用80C52单片机构成系统，12MHz主频；

外扩32MB程序/数据存储器；

系统实时钟芯片DS1307，时钟精度为：月误差＜10秒；

中断模式4种：

0.45秒ON，0.8秒OFF；1.65秒ON，0.9秒OFF；3秒ON，2秒OFF；

4秒ON，1秒OFF。

两路阴极保护电位信号采集；

阴极保护电位的16位A/D快速模/数转换；

管-地电位信号分辨率为5mV。

2.方法的实现：

1)标准波形库存储32个16位精度的波形，每种中断模式8个波形。出于节省存储容量考虑减半存储，每个波形由64个采样点组成；

2)对待分析的阴极保护电位信号，支持以64、128点的采样率进行信号采样；在128点采样时，对标准波形作插值处理成128个点。

3)允许最大时钟漂移为10mS。

4)g是标准波形X_i和带分析波形Y_i两个样本之间的相关系数，

计算公式为：g＝∑xy/NS_xS_y

其中：x＝X-X_平均。即标准波形X中各个点数值与其平均值之差

y＝Y-Y_平均。即待分析波形Y中各个采样数值与其平均数之差

S_x＝标准波形X的标准差，$\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{X}^2-{\left(\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}X\right)}^2}$

S_y＝待分析波形Y的标准差，$\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{Y}^2-{\left(\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}Y\right)}^2}$

∑xy＝各对离差乘积的总和，

N＝数列的数据个数，这里是波形的采样个数，取值64、128或256。

5)进行相关分析法，校正时钟漂移的周期倍数为：P＝10。

6)判定相关分析失败时延迟因子的漂移数值计算，以4秒ON，1秒OFF的模式为例：

中断周期：5秒

每个周期的可能漂移数值为：5×(10÷30÷24÷3600)＝1.9×10^-5秒＝19微秒

每次时钟校正的可能漂移数值为：19×10＝190微秒

相关分析失败的数值为：190×(1+50％)＝285微秒。

7)延迟因子的计算及相关成功判别

在3.95-4.05秒之间(ON电位到OFF电位的转换可能时刻)的100毫秒内采集128个数据点。

每个点对应的时间间隔为：100÷128＝0.78毫秒；

当相关分析计算得到的最大相关系数对应的起始点差5时，

对应的延迟因子为：0.78×5＝3.9毫秒；

当上次成功校正时刻距当前周期的为M。当M＞13时为成功相关，当M≤13时为不成功相关，无需时钟校正。

3.方法实现流程图(图5)

实施例2：密间隔数据DSP记录仪

数据DSP记录仪是应用在密间隔检测中，沿管道路由记录管道地面上阴极保护电流变化情况的专用设备。

1.硬件的实现：

采用IT TMS320-2812 DSP芯片构成系统，主频150MHz；

外扩64MB程序存储器，64MB数据存储器；

系统实时钟芯片DS1307，时钟精度为：月误差＜10秒；

阴极保护电位的16位A/D快速模/数转换；

中断模式4种：

0.45秒ON，0.8秒OFF、1.65秒ON，0.9秒OFF、3秒ON，2秒OFF、4秒ON，1秒OFF。管-地电位信号分辨率为1mV。

2.方法的实现：

1)标准波形库存储32个16位精度的波形，每种中断模式8个波形。出于节省存储容量考虑减半存储，每个波形由128个采样点组成；

2)对待分析的阴极保护电位信号，支持以128、256点的采样率进行信号采样；在256点采样时，对标准波形作插值处理成256个点。

3)允许最大时钟偏差为10mS；

4)同实例1，

5)进行相关分析法，校正时钟漂移的周期倍数为：P＝5；即每隔5个周期校进行一次校正尝试。

6)判定相关分析失败时延迟因子的漂移数值计算同实例1；

7)延迟因子的计算及相关成功判别

在3.95-4.05秒之间(ON电位到OFF电位的转换可能时刻)的100毫秒内采集256个数据点。

每个点对应的时间间隔为：100÷256＝0.39毫秒；

当相关分析计算得到的最大相关系数对应的起始点差5时，

对应的延迟因子为：0.78×5＝1.95毫秒；

当上次成功校正时刻距当前周期的为M时，当M＞6时为成功相关，当M≤6时为不成功相关。

3.方法实现流程图，同实例1。

参考文献：

1.Operation Manual of Smart Logger with GPS.Cathodic Technology Limited

2.SPECIFICATION FOR THE METHOD OF INSPECTION OF THE COATING QUALITY AND LEVEL OF PROTECTION ON BURIEDPIPELINES USING THE ANALOGUE DC VOLTAGE GRADIENT TECHNIQUE COMBINED WITH A CLOSE INTERVALPOTENTIAL SURVEY OPERATED AT THE DCVG PULSE FREQUENCY.DC Voltage Gradient Technology & SupplyLtd，2006

3.耿秋林 数据、模型与决策        北京：科学出版社        2006年版

4.W.V贝克曼等 阴极保护手册       北京：化学工业出版社    2003年版