[發明專利]一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置及方法有效
| 申請號: | 201210450828.8 | 申請日: | 2012-11-12 |
| 公開(公告)號: | CN102967419A | 公開(公告)日: | 2013-03-13 |
| 發明(設計)人: | 王濤;肖暉衡 | 申請(專利權)人: | 北京理工大學 |
| 主分類號: | G01M3/24 | 分類號: | G01M3/24 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 100081 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 線陣型 超聲波 泄漏 檢測 裝置 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置及方法,屬于氣體泄漏檢測技術領域。
背景技術
目前,工業中和生活中均大量用到用于儲存和輸送壓縮氣體的壓力容器,如氣缸,氣罐,煤氣管道等由于各種原因,容器會產生漏孔從而發生氣體泄漏。據估計,工業中的壓縮氣體由于泄漏而損失掉的平均占到40%左右。泄漏不但會造成能源的浪費,而且如果是有害氣體的話,還會對空氣造成污染。因此,準確地判斷和定位產生泄漏的位置,對于提高企業的生產效率和節約能源具有重大的意義。傳統的泄漏檢測方法,比如絕對壓力法、壓差法、氣泡法等,操作復雜并且對技術人員要求較高,而且不具有實時性。現在工業中廣泛利用泄漏產生超聲波的原理來進行泄漏檢測,但是現在的超聲波泄漏檢測儀一般都是手持式設計,需要人工在泄漏點附近測量,測量效率低,不利于自動化快速檢測。
發明內容
本發明的目的是為了解決上述現有技術中操作復雜、對技術人員要求高、不具有實時性等問題,提出一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置及方法,通過線陣型的超聲波陣列采集泄漏產生的超聲波信號,計算信號之間的相關性,引入數據融合的理論及方法,從而判斷泄漏是否存在以及確定泄漏的位置,用于檢測待測工件的氣密性,并在泄漏存在時對泄漏信息進行分析處理,提供以下功能:
1)判斷是否存在泄漏;
2)判斷泄漏的位置;
3)估算泄漏孔徑的大小。
本發明的目的是通過以下技術方案實現的。
本發明的一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置,用于檢測氣體容器的氣密性,泄漏檢測裝置包括線陣型超聲波探頭陣列、超聲波信號放大濾波電路、數據采集卡和工控機,其連接關系為:
上述線陣型超聲波探頭陣列的數量為1個以上,每個陣列帶有4個超聲波探頭;
上述超聲波信號放大濾波電路的數量為1個以上且其數量與線陣型超聲波探頭陣列的數量相同,每個電路可對4路超聲波信號進行放大濾波處理;
上述數據采集卡的數量為1個以上且其數量與線陣型超聲波探頭陣列的數量相同,每個采集卡可對4路信號進行同步采集,全部數據采集卡均為高速同步數據采集卡;
上述的工控機的數量為1個;
每個線陣型超聲波探頭陣列通過BNC接頭線纜與對應超聲波信號放大濾波電路的輸入端相連,每個超聲波信號放大濾波電路的輸出端通過扁平線與對應數據采集卡的輸入端相連,數據采集卡通過工控機機箱中的插槽固定在工控機上并未工控機提供采集到的數據;
本發明的一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置,其工控機中的軟件部分包括以下模塊:系統初始化模塊、泄漏檢測模塊、泄漏定位模塊和泄漏孔徑估算模塊。初始化模塊用于配置數據采集卡、設定存儲路徑和參數的設置,完成裝置的初始化;泄漏檢測模塊用于判斷泄漏是否存在;泄漏定位模塊用于在泄漏存在的情況下確定泄漏的位置;泄漏孔徑估算模塊用于在泄漏存在的情況下估算泄漏控制的大小。
本發明的一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置,其實現泄漏檢測及定位、孔徑估算所采用的方法是:將線陣型超聲波探頭陣列置于待測目標前,在待測目標充氣后進行數據采集,將各個通道采集的信號進行相關性運算,將得到的相關性值通過神經網絡變換成泄漏的概率,再通過證據理論的方法判定泄漏是否存在;在泄漏存在的情況下通過相關性數據的時差值進行泄漏孔位置的判定;同時結合信號強度的對照表估算泄漏孔徑的大小。
本發明的一種線陣型超聲波泄漏檢測裝置,其工作過程為:先運行系統初始化模塊,然后運行泄漏檢測模塊對待測目標進行泄漏檢測,在泄漏存在的情況下運行泄漏定位模塊和泄漏孔徑估算模塊,具體工作步驟為:
1)運行系統初始化模塊,包括以下內容:
1.1設定最終用于保存檢測記錄的文件的存儲路徑;
1.2完成數據采集卡的初始化;
1.3設定泄漏概率的閾值和孔徑估算的對照表,此閾值和對照表根據以往的測試經驗給出。
2)運行泄漏檢測模塊,包括以下步驟:
2.1啟動數據采集卡并讀取數據采集卡采集到的數據;
2.2將數據采集卡采集到的各個數據每兩個都進行相關運算,得到各個數據之間的相關性數組;
2.3利用神經網絡根據步驟2.2得到的相關性數組計算待測目標的泄漏概率、未泄漏概率及不確定概率,每個相關性數組最后得到待測目標的1組泄漏概率、未泄漏概率及不確定概率;
2.4將各個泄漏概率進行基于證據理論的數據融合運算,得到融合后的泄漏概率;
2.5將融合后的泄漏概率與步驟1.3設定的閾值比較,判斷是否有泄漏存在,分為下面兩種情況:
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