本發(fā)明涉及的是多相流檢測領(lǐng)域，特別涉及一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法。

背景技術(shù)：

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，多相流動(dòng)體系在國民經(jīng)濟(jì)和人類生活中的地位日益重要，在自然界和工業(yè)生產(chǎn)中涉及范圍十分廣泛，在化工、石油、冶金、動(dòng)力及原子能等工業(yè)中，多相流動(dòng)過程更是普遍存在。多相流動(dòng)中各相介質(zhì)的分布狀況稱為流型或流態(tài)。流型的不同，不但影響多相流的流動(dòng)特性和傳熱傳質(zhì)性能，而且影響多相流參數(shù)的準(zhǔn)確測量。例如壓力的波動(dòng)與被輸送的多相流混合物相互作用會(huì)產(chǎn)生管路的強(qiáng)烈振動(dòng)現(xiàn)象。因此研究多相流流型的自動(dòng)識別不僅具有重要的工業(yè)應(yīng)用價(jià)值和學(xué)術(shù)價(jià)值，而且它能夠?yàn)橄嚓P(guān)工業(yè)的安全與自動(dòng)化生產(chǎn)、管路系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與運(yùn)行、多相流量計(jì)量的開發(fā)等提供重要的技術(shù)支持。因此，多相流的流型辨識是多相流檢測中的一個(gè)重要方向。

流型的現(xiàn)代測量方法從工作原理上可分為直接測量法和間接測量法。常見的直接測量法有目測法、高速攝影法、射線衰減法和接觸探頭法等幾種；間接測量法主要有概率密度函數(shù)分析法、功率譜密度函數(shù)分析法。傳統(tǒng)的通常建立在傳感器等硬件基礎(chǔ)上的各種現(xiàn)有測試手段，目前在多相流領(lǐng)域還未能獲得令人十分滿意的結(jié)果，將軟測量技術(shù)(如狀態(tài)估計(jì)、過程參數(shù)辨識，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別等)引入多相流參數(shù)測試領(lǐng)域中來是流型檢測的一個(gè)發(fā)展趨勢。

經(jīng)檢索，與本發(fā)明相關(guān)的專利有：一種鑒別多相流流型的方法(公開號：cn103123294a),公開了一種鑒別多相流流型的方法，首先檢測待測管道中多相流流動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的聲音信號,若所述聲音信號平穩(wěn),則所述多相流的流型為分層流流型,若所述聲音信號波動(dòng)劇烈,則所述多相流的流型為間歇流流型，對不可視管道中油-氣混輸?shù)亩嘞嗔髁餍偷臋z測結(jié)果準(zhǔn)確,且操作方便，但依靠聲音易產(chǎn)生外界干擾信號，穩(wěn)定性不高；一種螺旋輸送管內(nèi)粉體流型檢測裝置及壓縮感知流型辨識方法(公開號：cn103645029a),其檢測裝置由檢測傳感器、信號采集及處理單元和上位機(jī)組成，采用基于壓縮感知理論的算法進(jìn)行流型辨識,克服了傳統(tǒng)算法需計(jì)算靈敏度矩陣的局限性，本裝置及方法改善了檢測傳感器靈敏場的均勻程度,能準(zhǔn)確、有效地進(jìn)行流型的辨識,但其對于復(fù)雜流型的分析能力不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

結(jié)合傳統(tǒng)多相流流型檢測遇到的問題，本發(fā)明提供一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，其特征在于，多電導(dǎo)探針技術(shù)檢測多相流并基于軟測量技術(shù)對接受信號進(jìn)行分析，具體檢測方法為：

(1)檢測部分：首先將檢測用探針插入彎度為90°的不銹鋼套筒中，注射絕緣漆到套筒內(nèi)部，然后用高強(qiáng)度的環(huán)氧樹脂固定好電極以及外殼的連接并干燥，最后將探針尖垂直滑過水砂紙，在探針尖部產(chǎn)生一個(gè)非常短的導(dǎo)通距離，組成一個(gè)電導(dǎo)探頭，將多電導(dǎo)探頭結(jié)構(gòu)安裝在被檢測的容器或管道內(nèi)，對多相流進(jìn)行檢測，并將信號通過電路傳導(dǎo)到信號接收器。

(2)分析部分：接收的信號通過信號調(diào)理模塊后，傳往數(shù)據(jù)采集設(shè)備，然后通過計(jì)算機(jī)將接收的信號顯示，接收的信號特征量提取后，建立基于模糊規(guī)則的流型軟測量模型，對模型參數(shù)進(jìn)行辨識，然后利用樣本數(shù)據(jù)確立特征變量的隸屬度函數(shù)，根據(jù)最大隸屬度原則得出流型辨識結(jié)果。

所述的一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，其特征在于，檢測部分中的探針和套筒需要保證電極與外殼之間彼此絕緣。

所述的一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，其特征在于，分析部分中采用多電導(dǎo)探針結(jié)構(gòu)是由三個(gè)電導(dǎo)探針組成，軸向相隔30mm，在圓周弧度上相差π/3的角度。

所述的一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，其特征在于，分析部分中信號調(diào)理模塊主要是由差動(dòng)放大、相敏解調(diào)和低通濾波三個(gè)模塊組成，并采用動(dòng)態(tài)時(shí)窗模型，對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑預(yù)處理。

所述的一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，其特征在于，分析部分中數(shù)據(jù)采集選用的是inv303～306型智能信號采集處理系統(tǒng)，它自帶的系統(tǒng)分析功能可以完成實(shí)時(shí)顯示波形變化，采用的是觸發(fā)采樣模式，可以完成邊采邊顯的功能。

所述的一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，其特征在于，分析部分中的隸屬度函數(shù)對每個(gè)特征變量選用梯形函數(shù)如下，其中x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}為待辨識流型的特征向量，[minij,maxij]為它們的主要分步區(qū)間，1≤j≤j，其中i代表某種具體流型，1≤i≤4，

本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明提出的一種基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測方法，通過軟測量方法，也即利用在線測量的輔助過程變量和離線分析信息提供主要過程參數(shù)的在線估計(jì)的方法，解決了傳統(tǒng)多相流流型檢測的復(fù)雜性、不確定性，且很難用數(shù)學(xué)模型精確描述的多相流系統(tǒng)的檢測問題。

附圖說明

圖1是基于軟測量技術(shù)的多相流流型辨識系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2是基于軟測量技術(shù)的多相流流型檢測技術(shù)路線圖。

具體實(shí)施方式

圖1所示描述基于軟測量技術(shù)的多相流流型辨識系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖：采用由三個(gè)電導(dǎo)探針組成的多電導(dǎo)探針結(jié)構(gòu)，其軸向相隔30mm，在圓周弧度上相差π/3的角度，獲取管中多相流流型不同時(shí)產(chǎn)生的響應(yīng)信號，經(jīng)過濾波和信號調(diào)理模塊后，用數(shù)據(jù)采集裝置采集電阻r上的電壓信號，最后傳輸?shù)接?jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取與軟測量分析，計(jì)算機(jī)中可以進(jìn)行采樣頻率、采樣通道和數(shù)據(jù)長度等的選擇。

由于多相流系統(tǒng)的復(fù)雜性，流型判別的不確定性，使得很多傳統(tǒng)方法都得不到很好的效果。本發(fā)明采用小波分析技術(shù)和模糊數(shù)學(xué)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，利用軟測量技術(shù)對多相流的流型進(jìn)行了分析和判別。用數(shù)據(jù)采集裝置采集電阻r上的電壓信號，當(dāng)探針接觸液相時(shí)探針與管壁接通，電阻上出現(xiàn)高電平；當(dāng)探針接觸氣相時(shí)，探針與管壁斷開，電阻r上出現(xiàn)低電平。這樣探頭處液相和氣相的不斷交替就可以產(chǎn)生各種流型對應(yīng)的不同的響應(yīng)信號，因此將產(chǎn)生的響應(yīng)信號作為軟測量系統(tǒng)的易測輔助變量。而主導(dǎo)變量就是多相流中重要參數(shù)——流型，選擇各尺度細(xì)節(jié)的能量占信號的總能量的百分比作為信號各尺度的特征值，即信號經(jīng)小波分解后各尺度細(xì)節(jié)的能量占信號的總能量的百分比，也即尺度能量百分比。

以各尺度細(xì)節(jié)的能量占信號的總能量的百分比作為信號各尺度的特征值，即取能量特征值為“尺度能量百分比”根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，流型辨識問題就是一個(gè)決策問題，即通過已知的信息來進(jìn)行流型的分類。

首先，設(shè)定論域?yàn)閡＝{a1,a2,a3,a4}，其中a1＝{氣泡流}，a2＝{彈狀流}，a3＝{塞狀流}，a4＝{環(huán)狀流}，即在實(shí)驗(yàn)中觀測到的實(shí)際流型。

然后確定待辨識流型的特征向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}，這里，xj＝pj＝ej/e0,1≤j≤j,x7＝e0,即選用的信號的尺度能量百分比pj和信號能量e0作為特征向量。并確定它們的主要分步區(qū)間[minij,maxij]，1≤j≤j，其中i代表某種具體流型，1≤i≤4。也就是說，將根據(jù)不同尺度的能量分量pj和信號能量e0的分步狀況來確定流型的判別準(zhǔn)則，以此作為流型判別的依據(jù)。

由于隸屬度函數(shù)的確定并沒有一定的準(zhǔn)則，多數(shù)是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)指數(shù)加以確定。經(jīng)過分析，對每個(gè)特征變量選用梯形函數(shù)作為隸屬度函數(shù)：

選取每一特征變量隸屬度值的加權(quán)均值作為每一的隸屬度函數(shù)即：其中wij為加權(quán)系數(shù)，且加權(quán)系數(shù)是在實(shí)驗(yàn)中確立的。由此可以計(jì)算出某一特征向量對于某一模糊子集的隸屬度值，按最大隸屬度原則就可以判斷待辨識流型。

圖2中描述了本發(fā)明所采用軟測量方案的技術(shù)路線，在利用樣本數(shù)據(jù)確立了特征變量的隸屬度函數(shù)后，整個(gè)技術(shù)分析辨識過程的方法步驟如下：

(1)首先對待辨識信號進(jìn)行小波分解，提取特征向量值：能量e0和尺度能量百分比pj；

(2)然后計(jì)算各特征值的隸屬度值，從而得到此信號對于每一流型(模糊子集)的隸屬度值；

(3)然后根據(jù)最大隸屬度原則，得到辨識的結(jié)果，如果有兩個(gè)相同的隸屬度值，則認(rèn)為流型處于兩種流型的過渡階段。

實(shí)際比照分析表明，應(yīng)用基于模糊規(guī)則的多模型軟測量方法可有效地提高對流型的辨識精度，提高了檢測的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明不限于上述實(shí)施例，也包含本發(fā)明構(gòu)思范圍內(nèi)其它實(shí)施例和變形例。