[發(fā)明專利]一種基于鯨魚MUSIC算法的氣體泄漏源估計方法

在審

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• 申請日: 2020-09-16
• 公開（公告）號: CN112197914A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李鵬;常思婕
• 申請（專利權(quán)）人: 南京信息工程大學濱江學院
• 主分類號: G01M3/24
• 分類號: G01M3/24
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 余俊杰

本發(fā)明公開了一種基于鯨魚MUSIC算法的氣體泄漏源估計方法，屬于氣體泄漏檢測和定位技術(shù)領(lǐng)域，通過建立該系統(tǒng)的聲傳感器陣列模塊，利用聲波傳感器接收氣體泄漏聲音信號，接收到的數(shù)據(jù)，與二維MUSIC算法相結(jié)合，獲得MUSIC譜估計表達式，再加入鯨魚優(yōu)化算法，對譜峰搜索迭代過程進行優(yōu)化，依次對算法參數(shù)初始化、對種群初始化、計算個體適應(yīng)度、開始迭代以及判斷算法是否滿足終止條件這5個過程，最終得到迭代后的最優(yōu)解即為最終的待估計方向角(θ,β)。該基于鯨魚MUSIC算法的氣體泄漏源估計方法，快拍數(shù)較小和信噪比較低的情況下，相對于傳統(tǒng)的MUSIC算法均可以獲得較為滿意的估計精度，同時減少了運算量、提高了運算速度、保證了實時性，體現(xiàn)了該算法的優(yōu)越性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及氣體泄漏檢測和定位技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于鯨魚MUSIC算法的氣體泄漏源估計方法。

背景技術(shù)

壓力容器是一種可以承受壓力的氣密容器，在工業(yè)和生活等領(lǐng)域中廣泛使用。但是由于存在自身老化、操作不當、輸送過程顛簸等問題，氣體泄漏事故頻發(fā)。一旦發(fā)生泄漏，人員生命和社會財產(chǎn)的損失不容小覷。因此，研究壓力容器泄漏檢測理論，利用信息技術(shù)迅速準確地估計氣體泄漏位置并及時處理，對于減少和杜絕因氣體泄漏所引起的危害具有重要的社會意義和應(yīng)用價值。

根據(jù)檢測原理，泄漏檢測方法一般可分為非聲學檢測法和聲學檢測法兩類。非聲學檢測法主要有氦質(zhì)譜檢測法、負壓波法、紅外熱成像法等，但這些方法在可行性、檢測效率和精度等方面存在較大的局限性。而聲學的檢測方法對泄漏監(jiān)測敏感，能迅速準確地估計泄漏位置以便安全人員采取應(yīng)對措施。基于聲傳感器陣列的定位方法中，多信號分類算法(Multiple Signal Classification，MUSIC)是陣列信號處理中的一個經(jīng)典方法，可以通過求解聲傳感器信號間的相關(guān)矩陣來定出方向角以及俯仰角，且分辨率和估計精度不隨角度的改變而變降低，但該算法搜索譜峰前需對特征值進行分解，迭代計算量大，難以應(yīng)用于工程。

隨著對多信號分類譜峰搜索研究的發(fā)展，越來越多的改進方法被提出，其中群智能算法尤為突出。該類算法具有較強的搜索能力，容易與其他算法結(jié)合改善算法性能。此前已經(jīng)有將遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、蝙蝠算法等很好地應(yīng)用于譜峰搜索的實例，但仍存在收斂速度慢、計算量過大等缺點。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于鯨魚MUSIC算法的氣體泄漏源估計方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于鯨魚MUSIC算法的氣體泄漏源估計方法，包括如下步驟，

S1：建立該系統(tǒng)的聲傳感器陣列模塊，利用聲波傳感器接收氣體泄漏聲音信號。

S2：獲取對氣體泄漏定位的聲傳感器陣列接收到的數(shù)據(jù)，與二維MUSIC算法相結(jié)合，獲得MUSIC譜估計表達式，將表達式作為目標函數(shù)，即，

S3：在上述基礎(chǔ)上加入鯨魚優(yōu)化算法，對譜峰搜索迭代過程進行優(yōu)化，依次對算法參數(shù)初始化、對種群初始化、計算個體適應(yīng)度、開始迭代以及判斷算法是否滿足終止條件這5個過程，最終得到迭代后的最優(yōu)解即為最終的待估計方向角(θ,β)。

優(yōu)選的，所述S1中的陣列為一個邊長20cm的正方形區(qū)域，選用4個聲波傳感器分別置于正方形的四個直角形成面陣，快拍數(shù)SNAP＝100,搜索角度范圍為(0°，90°]，噪聲為高斯白噪聲，信噪比取10dB。

優(yōu)選的，所述S3中引入鯨魚優(yōu)化算法包括如下步驟，

S31：算法參數(shù)初始化。設(shè)置鯨魚種群規(guī)模大小為SN，維數(shù)dim＝2，隨機產(chǎn)生初始種群。最大迭代次數(shù)為T_max＝100，迭代次數(shù)t的初值為1，定義譜峰搜索中上下邊界分別為和

S32：初始化鯨魚種群。在定義域內(nèi)，按照定義式