基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识系统及方法，包括：拾音器直接固定在止回阀上，采集止回阀产生的音频信号，音频信号采集卡采集所述音频信号，并将采集到的音频信号传送至计算机；压差传感器与止回阀连接，测量止回阀两点之间压力差的变化，差压信号采集卡采集所述压力差的变化信号，并将采集到的信号传送至计算机；计算机根据接收到的音频信号和压力差的变化信号，对管道内流体的流动状态进行辨识；本发明有益效果：实现了以止回阀为研究对象，利用声音和压差信号对管道内流体流动状态的辨识。

说明书

技术领域

本发明涉及多相流测量技术领域，尤其涉及一种基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识系统及方法。

背景技术

两相流广泛存在于能源、化工、冶金等工业部门，流体的不同流动状态对于生产过程中的操作方式、运行稳定性和产品质量控制等都具有重要的意义，因此对于两相流型的研究和分析，一直是一个非常重要且得到广泛关注的课题。传统的流型识别方法成本较高，应用条件苛刻。而且为了获取信号，大多是侵入式测量，不适用于易燃易爆的特殊场合。

止回阀又称单向阀或逆止阀，其作用是防止管路中的介质倒流。止回阀广泛应用于工业生产和日常生活中。研究发现，止回阀内产生的声音和压力波动信号与流体的流动状态密切相关。这种方法应用不仅实现成本低、应用范围广，而且对声音信号的提取是非侵入式的，可应用于油气等易燃易爆特殊场合。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述难题，提供了一种基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识系统及方法，以止回阀为研究对象，利用声音和压差信号对管道内流体流动的状态进行辨识，可应用到油气运输等易燃易爆的特殊场合。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

一种基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识系统，包括：拾音器、差压传感器、差压信号采集卡、音频信号采集卡和计算机；

所述拾音器直接固定在止回阀上，采集止回阀产生的音频信号，所述音频信号采集卡采集所述音频信号，并将采集到的音频信号传送至计算机；

所述压差传感器与止回阀连接，测量止回阀两点之间压力差的变化，所述差压信号采集卡采集所述压力差的变化信号，并将采集到的信号传送至计算机；

所述计算机根据接收到的音频信号和压力差的变化信号，对管道内流体的流动状态进行辨识。

一种基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识方法，包括以下步骤：

(1)设定采样时间和采样频率，分别采集止回阀上的音频信号以及止回阀上两点的压力差变化信号；

(2)分别对上述两种信号进行经验模态分解，得到信号的多个本征模态函数分量；

(3)根据原信号的各个本征模态函数分量，计算每个本征模态函数分量对应的希尔伯特边际谱；

(4)分别计算每个本征模态函数分量及其对应的希尔伯特边际谱的能量值；所述能量值代表不同流型的能量特征；

(5)在坐标图中对不同流型的能量特征进行标定，划分不同流型在坐标图上的分布区域，得到流型图，实现对不同流型的辨识。

进一步地，所述步骤(2)中，对信号进行经验模态分解的方法为：

$S\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{C}_i+R$

其中，C_i为本征模态函数分量，R为趋势项。

进一步地，所述步骤(3)中，对每个信号的各个本征模态函数分量做希尔伯特黄变换得到每个本征模态函数分量的希尔伯特普，希尔伯特普对时间进行积分得到希尔伯特边际谱。

进一步地，所述步骤(4)中，原信号的各个本征模态函数分量振幅平方对时间进行积分，得到各个本征模态函数分量的能量值；

对每个本征模态函数分量对应的希尔伯特边际谱振幅的平方求和，得到原信号希尔伯特边际谱的能量值。

进一步地，所述步骤(5)中，划分不同流型在坐标图上的分布区域的方法具体为：

根据实际情况测量不同流型的能量值，确定所述能量值在坐标图上的分布区域，对坐标图进行不同流型的划分。

本发明的有益效果：

本发明分别采集了音频信号和压差信号，并对它们进行了分析处理，提取信号中代表不同流型的特征，在坐标系中进行了标定。实现了以止回阀为研究对象，利用声音和压差信号对管道内流体流动状态的辨识。本方法为流型辨识提供了一条有效的途径。相应的装置具有结构简单、成本较低、准确率高等优点。而且利用音频型号是非侵入式测量，可应用到油气运输等易燃易爆的特殊场合。

附图说明

图1是基于止回阀内声音信号的气液两相流辨识系统示意图；

图2是基于止回阀内差压信号的气液两相流辨识系统示意图；

图3是本发明所得到的流型图；

图4是不同流型的能量值示意图；

其中，1.止回阀，2.管道，3.拾音器，4.音频采集卡，5.计算机，6.差压传感器，7.差压信号采集卡。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明进行详细说明：

如图1和图2所示，一种基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识系统，包括：拾音器、差压传感器、差压信号采集卡、音频信号采集卡和计算机；

拾音器直接固定在止回阀上，采集止回阀产生的音频信号，音频信号采集卡采集音频信号，并将采集到的音频信号传送至计算机；

压差传感器与止回阀连接，测量止回阀两点之间压力差的变化，所述差压信号采集卡采集所述压力差的变化信号，并将采集到的信号传送至计算机；

计算机根据接收到的音频信号和压力差的变化信号，对管道内流体的流动状态进行辨识。

基于止回阀内波动信号的气液两相流辨识方法，包括如下步骤：

1)如图1、2所示，通过在止回阀上安装拾音器和差压传感器得到了音频信号和差压信号。

2)音频信号和差压信号通过信号采集卡传输到计算机。

在计算机中，分别对上述两种信号S(t)进行经验模态分解，得到信号的多个本征模态函数(IMF)分量C₁…Cn以及一个趋势项R。

3)对每个信号的各个本征模态函数分量做希尔伯特黄变换然可得到其希尔伯特普如公式②，对希尔伯特普进行积分可得到其希尔伯特边际谱如公式③。

其中，Re表示取实部，a_i和ω_i表示第i个本征模态函数分量的振幅和频率，t表示时间。

4)原信号的各个本征模态函数分量振幅的平方对时间进行积分，得到各个本征模态函数分量的能量值；

对每个本征模态函数分量对应的希尔伯特边际谱振幅的平方求和，得到原信号希尔伯特边际谱的能量值；

计算得到本征模态函数分量和希尔伯特边际谱的能量值，分析可以代表不同流型的能量特征。

5)在坐标图中对不同流型的能量进行标定，划分不同流型在坐标图上的分布区域，得到流型图。

根据实际情况测量不同流型的能量值，看它分布在坐标图的哪个区域，然后对坐标图进行划分。如图4所示，准确度达到90％以上。

实验过程中，当流体流过止回阀达到流型稳定时，拾音器和压差传感器开始采集信号，并将所得到的信号通过信号采集卡传输到计算机。

在计算机中设定好采样时间和频率，对所得到的信号进行采样。然后对采样信号进行经验模态分解，得到信号的多个本征模态函数分量。对每个本征模态函数分量做希尔伯特黄变换和相关计算，便可得到信号的希尔伯特边际谱。

对本征模态函数分量和希尔伯特边际谱振幅的平方进行积分，便可得到它们对应的能量值。研究发现，本实验中信号边际谱的能量和第六个本征模态函数分量的能量可以表征不同流型的特征。需要说明的是，不同情况，本征模态函数分量的选取可能不同。

因此本实验选取这两种能量特征，对不同流型在坐标系中进行了标定，得到了流型图，如图3所示，实现了对不同流型的辨识。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。