法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-12-20
未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G01M10/00 授权公告日:20180417 终止日期:20190105 申请日:20160105
专利权的终止
2018-04-17
授权
授权
2016-07-13
实质审查的生效 IPC(主分类):G01M10/00 申请日:20160105
实质审查的生效
2016-06-15
公开
公开
技术领域
本发明属于两相流测试技术领域,具体涉及一种基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法及其系统。
背景技术
随着航天技术的发展,微重力条件下的科学实验越来越多,实验所采用的原料、工质也越来越广泛,甚至将来有可能在空间进行生产。两相流系统因其利用汽液相变潜热而具有强散热能力,在航天与民用热管理领域得到广泛的应用。管内两相流的阻力以及换热系数依赖于两相流流形。目前,两相流形的判别主要依赖于高速视频图像的识别、电容法、电阻丝阵列法[1-4]等。这些方法涉及到大信息量的数据处理或高灵敏度的测量仪器,对于空间实验和工程要求而言,其重量、体积和功耗较大。
对于管道两相流而言,无论是实验还是工程监控,差压传感器(DPS)都被普遍采用于采集摩擦压降的数据,并且发现两相流的压降数据存在较大的噪音。若能利用压降数据中的噪音,提取出有关两相流流形信息,从而加以判别,则可简化测量装置、降低了所需测量仪器的重量、体积和功耗。基于DPS噪音的小波分析进行两相流流形识别已有所报导,但论文作者仅指出了这个可行性,没有给出具体的识别法则,其识别效果较为粗糙[5]。
参考文献
[1]ShiLi-lian,CaiJin-hui,ZhouZe-kui.Gas-liquidtwo-phaseflowpatternidentificationbasedonimageprocessing.JournalofZhejiangUniversity2005;39-8
[2]AGarcia,JPSolano,PGVicente,AViedma.Flowpatternassessmentintbeswithwirecoilinsertsinlaminarandtransitionregimes.InternationalJoumalofHeatandFluidFlow28(2007)516-525
[3]LifengZhang,HuaxiangWang.Identificationofoil-gastwo-phaseflowpatternbasedonSVMandelectricalcapacitancetomographytechnique.FlowmearurementandInstrumentation21(2010)20-24
[4]EckhardSchleicher,TayfunBesimAydin,RonaldE.Vieira,CarlosF.Torres,EduardoPereyra,CemSarica,UweHampel.Refinedreconstruchtionofliquid-gasinterfacestructuresforstratifiedtwo-phaseflowusingwire-meshsensor.FlowMeasurementandInstrumentation2015.06.002
[5]陈万鹏.两相流流型识别方法研究.[硕士学位论文]天津大学
发明内容
为了解决上述问题,本发明的第一目的提供一种基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法,具有识别效果精确的特点。
为实现上述目的,本发明按以下技术方案予以实现的:
本发明所述基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法,用于判别管道内两相流的流型,包括以下步骤:
分别采集管道测量段两端和液泵两端各自对应的连续压降时域信号;
对所述连续压降时域信号进行压降高频采样,得到压降时域图;
利用快速傅里叶变换将所述压降时域图变换为压降频谱图;
将管道测量段两端的压降频谱图与液泵两端的压降频谱图进行关联性判断,得出两相流的类别。
进一步地,如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征关联,则测量段内对应的工质流的流型为纯液相;
如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征无关联,则该工质流的流型两相流,具体为塞状流、波状流、分层流或者环状流。
进一步地,判别所述工质流的流型为塞状流、波状流、分层流或者环江流,具体是:
设置无量纲参数C_max和C_rms;
当C_max≥0.05时,则该工质流的流型为塞状流;
当C_max<0.05,C_rms<0.003时,则该工质流的流型为环状流;
当C_max<0.05,C_rms≥0.003时,则该工质流的流型为波状流或分层流;
其中,C_max为测量段两端的压降频谱图中低频最大幅值与压降直流分量的比值,并且低频的范围是(0,10)Hz;
C_rms为测量段两端的压降频谱图中噪音幅值的均方根与压降直流分量的比值,并且对应的频率范围是(30,50)Hz;
所述工质为R134a,并且管道的管径为2mm。
进一步地,所述特征关联具体为:在同一频率下,管道测量段两端与液泵两端对应的压降频谱图中都具有特征噪音。
为了解决上述问题,本发明的第二目的提供一种基于两相流压降噪音频谱分析系统,具有重量轻、体积和功耗都较小的特点。
本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析系统,包括:
差压传感器,用于采集连续压降时域信号;
单片机,用于对所述连续压降时域信号进行压降高频采样,得到压降时域图;
中央处理器,用于对所述压降时域图进行快速傅里叶变换,得到压降频谱图并存储;
根据管道测量段两端的压降频谱图与液泵两端的压降频谱图进行关联性判断,得出两相流的类别。
进一步地,如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征关联,则测量段内对应的工质流的流型为纯液相;
如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征无关联,则该工质流为两相流,具体为塞状流、波状流、分层流或者环状流。
进一步地,判别所述工质流为塞状流、波状流、分层流或者环状流,具体是:
设置无量纲参数C_max和C_rms;
当C_max≥0.05时,则该工质流的流型为塞状流;
当C_max<0.05,C_rms<0.003时,则该工质流的流型为环状流;
当C_max<0.05,C_rms≥0.003时,则该工质流的流型为波状流或分层流;
其中,C_max为测量段两端的压降频谱图中低频最大幅值与压降直流分量的比值,并且低频的范围是(0,10)Hz;
C_rms为测量段两端的压降频谱图中噪音幅值的均方根与压降直流分量的比值,并且对应的频率范围是(30,50)Hz;
所述工质为R134a,并且管道的管径为2mm。
进一步地,所述特征关联具体为:在同一频率下,管道测量段两端与液泵两端对应的压降频谱图中都具有特征噪音。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法,利用的是差压传感器采集连续压降时域信号,然后对该连续压降时域信号进行压降高频采样,得到压降时域图,再对该压降时域图进行快速傅里叶变换,从而得到压降频谱图。然后将测量段与液泵两端的压降频谱图进行关联性判断,进而判定管道内的工质的流型类别。
该判断原理之所以利用压降在频谱图进行关联性判断,主要是因为在微重力环境下,管道内汽-液两相流的重力压降的贡献可忽略;只有摩擦压降和加速压降的贡献。同时,又由于摩擦压降比较稳定,相对于在极低频范围内(含直流分量)的压降贡献;加速压降与工质密度和流速的平方成正比,因此,当差压传感器采样两端的工质密度或流速不同时,差压传感器就会探测到非零的加速压降差信号(它叠加在摩擦压降信号之上),这个信号随时变化产生了压降噪音。更深入地,差压传感器采样点的流速对于层流或两相流的塞状流约为工质的宏观流速,因此会表现出相对低频的噪音;但对湍流或两相流中的波状流或环状流,它取决于采样点的工质局域流速,因此会表现出相对高频的噪音。因此通过甄别出这些噪音的信息,就可以判别两相流的流型。
本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析系统,包括用于采集连续压降时域图的差压传感器、对所述联系压降时域信号进行压降高频采样并且得到压降时域图的单片机、用于对所述压降时域图进行快速傅里叶变换的中央处理器,该系统的结构简单,重量轻、体积和功耗都较小。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明,其中:
图1是本发明的所述的基于两相流压降噪音频谱分析系统的结构原理图;
图2是本发明的所述的基于两相流压降噪音频谱分析系统输出的压降频谱图;
图3是本发明的所述的基于两相流压降噪音频谱分析系统考虑小管内毛细里影响的加速压降计算原理图;
图4是本发明实施例1中所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法中采用的流动沸腾两相回路原理图;
图5是本发明实施例1中所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法得到的模拟方波信号频谱对比实验压降数据频谱的示意图;
图6是本发明实施例1中所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法得到的单相不同流量段压降频谱与泵两端压降频谱对比的示意图;
图7是本发明实施例1中所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法得到的两相流流型的区分图;
图8是本发明实施例2中所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法中采用的混合工质管道原理图;
图9是本发明实施例2中所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法中无泵驱混合工质管路模拟方波信号频谱对比实验压降数据频谱的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法,利用的是管内被测工质的压降频谱图与提供工质流动驱动力的液泵的两端的压降频谱图进行关联性判别,之所以采用其作为判别的因素,主要是在微重力环境下,管道内汽-液两相流的重力压降贡献可忽略,只有摩擦压降和加速压降的贡献。同时摩擦压降比较稳定,相对于极低频范围内(含直流分量)的压降贡献;加速压降与工质密度和流速的平方成正比,因此,当差压传感器的采样端的工质密度或流速(密度与流速平方之积)不同时,差压传感器就会探测到非零的加速压降差信号(它叠加在摩擦压降信号之上),这个信号随时变化产生了压降噪音。更深入地,差压传感器采样点的流速对于层流或两相流的塞状流约为工质的宏观流速,因此会表现出相对低频的噪音;但对湍流或两相流中的波状流或环状流,它取决于采样点工质的局域流速,因此会表现出相对高频的噪音。因此,本发明通过利用这些噪音的信息甄别两相流的流型。
为了体现以上原理的可行性,本发明还通过设置如图1所示的工作原理图,利用差压传感器采集管道测量段两端的压降时域信号,然后单片机以较高的频率(1000Hz以上)采集差压传感器的输出电压信号,并进行实时在线数据的快速傅里叶变换,输出如图2所示压降频谱图。通过分析输出的压降频谱图特征噪音,进行简单的流型判别。
对于塞状流,主要通过识别压降频谱中的加速压降部分频率、幅值特征,来确定其流型特征。在压降频谱图中,加速压降主要体现在低频段,低频特征噪音的频率反映出流速及气相段和液相段长度,气液相段交替出现频率越高,则低频特征噪音频率越高。从伯努利方程加速压降计算部分
更仔细地,塞状流理论加速压降值的粗略计算:
其粗略计算的条件是:
1、塞状流流动较为稳定,气液相流速视为一致;
2、气泡段将其视为全气相,相比实际情况计算得到的加速压降值偏大;
3、由于管径较小,将考虑到毛细力的影响;
4、在计算毛细力的影响时,气液界面弯曲半径取管半径。
毛细力导致的压降(流向为从右向左)
dP=Ps2-Ps1
>Pl=Ps2,>
因此>
σ为表面张力,Pg为气相段压力,Pl为液相段压力,Ps1、Ps2分别为差压传感器接入回路中的压力采样点的压力,曲率半径r1、r2均取管半径。
因此,本发明通过对管道两相流压降数据进行实时快速付立叶变换的方法,并且对噪音频谱进行分析的方法,可实现上述两相流流形的简单识别。
实施例1:
本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法,包括如下步骤:
步骤一:分别采集管道测量段两端和液泵两端各自对应的连续压降时域信号;
步骤二:对所述连续压降时域信号进行压降高频采样,得到压降时域图;
步骤三:利用快速傅里叶变换将所述压降时域图变换为压降频谱图;
步骤四:将管道测量段两端的压降频谱图与液泵两端的压降频谱图进行关联性判断,得出两相流的类别。
其中,如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征关联,则测量段内对应的工质流的流型为纯液相;
如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征无关联,则该工质流的流型为两相流,具体为塞状流、波状流、分层流或者环状流。
进一步地,判别所述工质流为塞状流、波状流、分层流或者环江流,具体是:
设置无量纲参数C_max和C_rms;
当C_max≥0.05时,则该工质流的流型为塞状流;
当C_max<0.05,C_rms<0.003时,则该工质流的流型环状流;
当C_max<0.05,C_rms≥0.003时,则该工质流的流型为波状流或分层流;
其中,C_max为测量段压降频谱图中低频最大幅值与压降直流分量的比值,并且低频的范围是(0,10)Hz;
C_rms为测量段压降频谱图中噪音幅值的均方根与压降直流分量的比值,并且对应的频率范围是(30,50)Hz;
所述工质为R134a,并且管道的管径为2mm。
同时,所述特征关联性具体为:在同一频率下,管道测量段与液泵两端对应的压降频谱图中都具有特征噪音。需要说明的是:该“同一频率”指的是理论情况下,在实际情况中,会存在一点点偏差范围,也就是在这个“同一频率”的附近,都属于特征关联性。
本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析系统,包括:
差压传感器,用于采集连续压降时域信号;
单片机,用于对所述连续压降时域信号进行压降高频采样,得到压降时域图;
中央处理器,用于对所述压降时域图进行快速傅里叶变换,得到压降频谱图并存储;
根据管道测量段两端的压降频谱图与液泵两端的压降频谱图进行关联性判断,得出两相流的类别。
其中,如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征关联,则测量段内对应的工质流的流型为纯液相;
如果管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征无关联,则该工质流的流型两相流,具体为塞状流、波状流、分层流或者环状流。
进一步的,判别所述工质流为塞状流、波状流、分层流或者环江流,具体是:
设置无量纲参数C_max和C_rms;
当C_max≥0.05时,则该工质流的流型为塞状流;
当C_max<0.05,C_rms<0.003时,则该工质流的流型环状流;
当C_max<0.05,C_rms≥0.003时,则该工质流的流型为波状流或分层流;
其中,C_max为测量段压降频谱图中低频最大幅值与压降直流分量的比值,并且低频的范围是(0,10)Hz;
C_rms为测量段压降频谱图中噪音幅值的均方根与压降直流分量的比值,并且对应的频率范围是(30,50)Hz;
所述工质为R134a,并且管道的管径为2mm。
所述特征关联具体为:在同一频率下,管道测量段与液泵两端对应的压降频谱图中都具有特征噪音。
为了更好地体现本发明所述的基于两相流压降噪音频谱分析的流型判别方法,如图3所示,用工质为R134a的泵驱流动沸腾两相回路,内径为2mm,驱动力来源是齿轮泵;数据采集段均包括了压降测量段和流型观测段,泵驱流动沸腾两相回路测量段。
对各工况各流型下的压降数据进行了1000Hz频率采集,采集时间约20s。对采集的压降时域数据作快速傅立叶变换得到压降频谱图,同时粗略计算测量段加速压降理论值。我们发现塞状流和环状流频谱图中低频段(<10Hz)特征噪音十分明显,塞状流低频特征噪音频率与气泡出现的频率较为接近,且幅值与加速压降理论计算值在同一量级。加速压降计算结果如下表格一。
表格一
根据高速摄像机拍摄的流动过程只与加速压降相关的模拟方波信号图,方波幅值取表格一中的加速压降计算值,并对其作快速傅里叶变换,对比实验压降采样数据的频谱图,结果如图5所示;同时对泵驱回路模拟信号与实验压降特征噪音对比,如下表二所示:
表格二
图5显示,基于高速相机拍摄的流动过程以及理论加速压降所作的模拟方波,其频谱图与实验压降采样的频谱图在低频段有相似的噪音特征,从表格二中看到两者特征噪音幅值和频率均比较接近。因此可以确定塞状流的压降低频特征噪音的来源是由于流动时测量点的气液密度差带来的加速压降。在相同流量下,不同流型的压降低频噪音特征不同。在此基础上,可通过大量实验积累给出较为普适性的判据,对流型进行判别。
因此,为了进一步具体量化,设置无量纲参数C_max和C_rms;
其中,C_max为测量段压降频谱图中低频最大幅值与压降直流分量的比值,并且低频的范围是(0,10)Hz;
C_rms为测量段压降频谱图中噪音幅值的均方根与压降直流分量的比值,并且对应的频率范围是(30,50)Hz。
当C_max≥0.05时,则该工质流的流型为塞状流;
当C_max<0.05,C_rms<0.003时,则该工质流的环状流;
当C_max<0.05,C_rms≥0.003时,则该工质流为波状流或分层流。
同时需要说明的是:在C_max≥0.05时,该工质流的流型也可以是类似塞状流,其主要是存在内部气泡的长度较长,在使用摄像机拍摄过程中的视窗长度则比该气泡的长度短,例如,气泡的长度为12cm,但是拍摄视窗只有10cm,因此这个时候的工质流也是属于塞状流。
另外,对于回路中是否为全液相的判别,即管道测量段对应的压降频谱图与液泵两端对应的频谱图特征关联的情况,如图6所示,所有的工况为为单相,4张图分别为不同流量下测量段压降频谱与泵两端压降频谱对比。从图中可以看到,单相时泵两端压降的特征噪音在测量段压降频谱均有明显的反映,但幅值(压降大小)有一定的衰减。该特点只有在单相时才有,因此单相流对噪音有较好的传递效果。基于这点,可以通过回路不同位置的压降频谱对比判断流型是否为单相流。
对于两相流流型的判别,在流型判别前,对工况进行标定,管径和工质对判据有一定的影响。对于本实施例中R134a工质和2mm管径条件,提出两个无量纲参数,C_rms和C_max,C_rms为30-50Hz噪音幅值的均方根比直流分量,C_max为0-10Hz(不包含0Hz)噪音最大值比直流分量。以C_max为横坐标C_rms为纵坐标对38种实验工况结果作图,如图7所示。SL为塞状流;SW为波状流;A为环状流;S为分层流;SW/SL流型可以认为是两相段较长的塞状流流型。从图中可以看出,C_max=0.05可以认为是塞状流与其他流型的分解线,C_rms=0.003为环状流与其他流型的分界线。
实施例2:
用水-氮气混合工质两相管路,内径为2mm,驱动力来源是气压。原理图见图8。
选取弹状流流型工况,根据高速摄像机拍摄的流动过程作只与加速压降相关的模拟方波信号图,方波幅值取表格三中的加速压降计算值,并对其作快速傅里叶变换,对比实验压降采样数据的频谱图,结果如图9所示。
表格三
图9及表格四显示模拟方波信号频谱与实验压降数据频谱在低频段有着相近的两个特征噪音,因此可以证明在无泵驱实验管路中,加速压降的影响也是表现在压降频谱的低频段,同样可以根据压降低频噪音对流型进行初步判别。
表格四
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,故凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
机译: 气液两相流的流型判别方法
机译: 使用基于无监督学习的区域卷积自动编码器的产品缺陷判别系统和使用基于无监督学习的区域卷积自动编码器的产品缺陷判别方法
机译: 基于负载模型装置的具有电压无功优化的保护电压降低的接收系统控制方法,用于实现包括该方法的接收系统的方法和保护电压降低系统