一种气力输送过程中颗粒质量流率的检测方法和系统与流程

本发明涉及气力输送过程中输送参数的检测领域，尤其涉及的是一种输送过程中颗粒质量流率的检测方法和系统。

背景技术：

气力输送通过气体作用来输送固体颗粒，是一种典型的气固两相流操作过程，被广泛应用于化工、冶金、制药等生产过程中。在实际应用中，为了满足生产过程中所需的连续测量，及时调整最优的输送条件以减小输送能耗与颗粒磨损，气力输送过程中颗粒质量流率的实时在线检测显得十分重要。

由于气力输送属于气-固两相流流动，与单相流不同，两相间存在界面效应与相对速度，且相界面在时间与空间上均是随机变化的，并同时受到颗粒尺寸分布、浓度分布、速度分布等因素的影响，因此其流动特性比单相流更为复杂，相关的特性参数亦难以检测(measurementscienceandtechnology,1996；7:1687)。coombes等人(fuel,2015；151:11-20)利用探针式静电传感器阵列结合互相关算法得到了细颗粒稀相输送过程中，管道内部颗粒的速度与浓度分布。li等人(internationaljournalofmultiphaseflow,2015；76:198-211)则是利用弧形静电传感器阵列结合互相关算法得到了无烟煤颗粒在输送过程中的平均速度与近壁面处的颗粒速度。基于上述方法，可以得到输送过程中的颗粒浓度与速度，进而得到输送过程中的颗粒质量流率。然而，静电并不一定存在于所有气固两相流输送系统，这就导致上述方法的使用具有较大局限性。

中国发明专利cn104897221b公开了一种气力输送过程的固相流量连续测量系统与测量方法。利用一输入管道、一文丘里管、一输出管道与配套的三压力测试仪、一温度测试仪，结合文丘里管压降方程组，实现固体质量流率的连续测量。但该测量方法需要在输送系统中额外加入额外的管道，且必须采用三台压力传感器与一台温度传感器，导致测量成本较高。中国发明专利cn102853170a公开了一种煤粉输送过程中粉煤质量流量的检测方法及装置。利用一压力传感器、一温度传感器与两组声发射传感器，得到煤粉输送过程中的煤粉浓度与速度并进一步得到颗粒的质量流率。基于上述方法，可以实现单一输送流型下颗粒质量流率的测量，但在输送流型发生改变时，则测量误差较大。

综上可知，建立一种能够在更宽的操作条件下准确、实时检测气力输送颗粒质量流率的方法仍然是本领域的一大难题。因此，本发明希望采用非侵入式的被动式声发射技术，通过采集管内颗粒的运动信息，利用机器学习方法结合对气力输送过程的分析，建立一种具备较强普适性的不同操作条件(不同输送流型、不同输送管道、不同输送物料)下气力输送过程中颗粒质量流率的检测方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种具备较强普适性的气力输送过程中颗粒质量流率的检测方法及技术。通过非侵入式采集管道内颗粒与管壁作用所产生的声波信号，实现在不同操作条件(不同输送流型、不同输送管道、不同输送物料)下管道内颗粒质量流率的准确识别。该检测方法是基于输送颗粒在管道截面上颗粒浓度空间分布的差异性而对输送过程中颗粒的流动形态进行描述，进而实现颗粒质量流率的准确检测。

本发明是通过以下技术方案实现的。

一种气力输送过程中颗粒质量流率的检测方法，包括以下步骤：

(1)在输内径为d1的气力输送管道的外壁上在同一截面处以90度为间隔设置至少3个声波传感器，以物料a开展输送实验；

(2)测量气体质量流率，测量固体颗粒的质量流率，得到固气质量流率比，利用声波传感器接收管道内的信号，并对每一个传感器接收到的信号分别在降噪后进行数据分析，得到表征声信号特性的特征参数；随后，将不同传感器得到的特征参数对应加权平均以求得多传感器阵列最终的特征参数；

(3)将得到的声信号特征参数作为模型输入，将实验测量得到的固气质量流率比作为模型输出，利用机器学习算法构建模型输入与输出之间的关联网络，获得质量流率预测模型；

(4)针对输送管道内径为d2，输送物料为b的待测气力输送体系，同样沿输送管道外壁以90度为间隔设置至少3个声波传感器用于接收管道内的声信号，并对采集得到的声波信号进行降噪处理，得到待测系统的原始声信号；

(5)根据待测系统的管道几何参数和输送物料特性确定标准化参数f；基于f对待测系统原始声信号进行标准化处理，再对标准化处理之后的声信号进行数据分析，得到其声信号的标准化特征参数；所述的标准化处理为将标准化参数f与待测系统原始声信号相乘；

(6)将标准化特征参数代入步骤(3)中所建立的模型得到预测的固气质量流率比，并结合待测系统的气体质量流率得到输送过程中的颗粒质量流率。

所述步骤(1)中获取颗粒质量流率的方法有称重法、科里奥利力法、射线法、微波法、静电法、电容法、层析成像法、多普勒法、空间滤波法与高速摄像法。

所述步骤(2)与(4)中信号去除噪声的方法选用平滑、微分、多元散射校正、正交信号校正、傅里叶变换、小波变换、净分析信号中的一种或多种。

采集到的声波信号中包括了许多噪声。因此，消除噪声的处理方法就十分关键和必要。本发明的检测方法中的预处理的方法中，平滑可以提高分析信号的信噪比，最常用的方法是移动式平均平滑法和savizky-golay多项式平滑。微分可以消除基线漂移、强化谱带特征、克服谱带重叠，是常用的谱预处理方法，一阶微分可以去除同波长无关的漂移，二阶微分可以取出同波长线性相关的漂移。傅里叶变换能够实现谱域函数与时域函数之间的转换，其实质是把原声谱分解成许多不同频率的正弦波的叠加和，它可以用来对声谱进行平滑去噪、数据压缩以及信息的提取。小波变换能将信号根据频率的不同分解成多种尺度成分，并对大小不同的尺度成分采取相应粗细的取样步长，从而能够聚焦于信号中的任何部分。净分析信号算法的基本思想与正交信号校正基本相同，都是通过正交投影除去声谱阵中与待测组分无关的信息。

所述步骤(2)与(6)中的声信号特征参数包括声信号的各种时域与频域特征量，如：声信号均值、标准差、偏斜度、峭度、声能量、声信号经过小波分解后的各尺度的小波能量分率以及流型特征参数fi与d。其中，声信号均值表征信号的中心值，标准差表征信号的离散程度，偏斜度表征信号概率密度分布的不对称性，峭度表征信号概率密度分布的尖锐程度，这些特征参数均为常见统计参数。声能量表征信号的强度，将一段信号平方后求均值即可得到声能量。而小波分解则为一种常见的信号分析方法，在对信号进行分解后可获得信号在不同频率范围内的能量分布，即本发明中所述的小波能量分率。至于流型特诊参数fi与d，表征了颗粒运动的混乱程度，详细计算方法可见专利一种气力输送过程中输送流型的检测方法(申请号：201810886646.2)。在进行计算时，均值、偏斜度、峭度为可选输入，特殊情况下可舍弃。

流型特征参数fi的计算步骤如下：将经过预处理的管道不同部位随时间变化的声信号分别以等时间间隔t划分为n段，对每段做标准差处理，得到标准差随时间的变化曲线，然后根据式(1)-(5)计算fi；

式中：d为不同操作条件下声信号标准差越过基线的距离；fn(d)为声信号标准差在基线之上的几率；λ0为声信号标准差零次矩，表征声信号标准差越过基线的总几率；λ1为声信号标准差一次矩，表征声信号标准差越过基线的总幅值；λ2为声信号标准差二次矩，其中基线的定义如下：

式中：分别为管道顶部、侧壁以及底部声信号标准差均值。

流型特征参数d则可以根据式(6)计算得到：

d＝fiside-fibottom(6)

式中：fiside、fibottom分别为根据管道侧壁与底部声信号计算得到的流型特征参数fi。

所述步骤(5)中的标准化参数f的计算步骤为：

①根据公式(7)计算内径分别为d1与d2的管道的几何参数k1与k2；

式中：r为声波传感器截面半径，r为输送管道半径；

②确定以相同速度撞击与输送管道材质相同的平板时单颗粒物料a与物料b的声能量ea与eb；

③根据公式(8)计算得到标准化参数f：

式中：ma为物料a单颗粒的质量，mb为物料b单颗粒的质量。

本发明的检测装置包括至少3个声波传感器以及信号放大装置、信号采集装置、信号处理装置。声波传感器沿管道截面分别设置于管道外壁上，声波传感器组和信号放大装置相连将声波信号转换为电信号传输到信号放大装置，信号放大装置和信号采集装置相连将放大后的信号传输到信号采集装置，信号采集装置和信号处理装置相连将采集到的信号进行分析。所述的信号处理装置包括：质量流率预测模型单元，其预存有训练好的质量流率预测模型，或者可以通过输入的声信号特征参数与对应的固气质量流率比训练质量流率预测模型；降噪单元，对信号采集装置输出的声信号进行降噪处理；标准化单元，计算标准化参数，并对待测气力输送体系的降噪后的声信号进行标准化；特征参数提取单元，对标准化后的声信号进行特征参数的提取。

步骤(4)和(1)的声波传感器布置方式可以相同也可以不同，作为本发明的优选方案，所述步骤(4)与步骤(1)的声波传感器布置方式相同。

本发明的检测装置还可进一步连接或者包括控制装置，以实现对气力输送过程的控制。在前述连接关系的基础上，信号处理装置和控制装置相连并将分析结果与控制目标进行比较，控制装置调节输送气量、阀门开度和输送物料质量流量。

信号处理装置为带信号处理功能的处理器。输送物料质量流量的控制方案为：首先设定物料质量流量的控制目标值；其次得到物料质量流量的测量值；再次，比较测量值和控制目标值，决定调整方向，如果测量值低于控制目标值，应加大输送气量，提高下料阀门开度，如果测量值高于目标值，应降低输送气量，减小下料阀门开度；最后，向控制装置输出控制指令，通过调节输送气量、阀门开度使物料质量流量回归控制目标值。

所述多声波传感器沿管道的同一圆截面分布。所述声波传感器的数量至少为3个，且3个声波传感器分别置于管道侧壁、顶部与底部，当传感器数量增加时，仍应按照在管道侧壁、顶部与底部各有以传感器，其余传感器则均匀布置于颗粒运动剧烈，颗粒信息变化敏感的区域。

多传感器信息融合技术可以大幅提高信息的可信度和可探测性，增强系统的容错能力和自适应性，改进检测性能，提高空间分辨率，增加目标特征矢量的维数，从而提高整个检测系统的性能。本发明的技术方案中设置了声波传感器阵列，采用贝叶斯参数估计算法或加权融合对多个声波传感器接收到的声波信号进行信息融合，可以提高测量精度。

所述声波传感器选自声发射传感器或加速度传感器中的一种或两种。所述声波传感器的频率响应特性相同，频率响应范围为1hz～1mhz。

本发明相比现有技术具有以下优点：本发明的声波检测是一种非侵入式检测方法，检测装置简单、安全、环保，适用于工业生产过程的在线检测；采用声波传感器阵列，通过多传感器的数据融合可以有效利用不同输送条件下颗粒在管道空间内的分布与流动形态；基于声波检测的颗粒质量流率检测与现有技术相比，更为灵敏，检测精度高，且适用范围广(不同输送流型、不同输送管道与不同输送物料下均可以实现准确检测)。

附图说明

图1是本发明的检测装置的结构示意图；

图2是声波传感器组的分布示意图；

图3是实验条件1下(输送物料为聚丙烯颗粒，输送管道内径40mm)实际值与计算值的比较图；

图4是实验条件2下(输送物料为聚乙烯颗粒，输送管道内径25mm)实际值与计算值的比较图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本发明的检测装置包括至少3个声波传感器以及信号放大装置、信号采集装置、信号处理装置。声波传感器沿管道截面分别设置于管道外壁上，声波传感器组和信号放大装置相连将声波信号转换为电信号传输到信号放大装置，信号放大装置和信号采集装置相连将放大后的信号传输到信号采集装置，信号采集装置和信号处理装置相连将采集到的信号进行分析，其中，所述的信号处理装置包括：质量流率预测模型单元、降噪单元、标准化单元和特征参数提取单元。

质量流率预测模型单元，其可以预存多个训练好的典型质量流率预测模型，当用户需测量的气力输送过程的颗粒、管径和管型与预设模型相同或接近时，可直接选用。对于气力输送过程偏离预设模型较远的情形，用户可通过质量流率预测模型单元新训练一个模型，训练过程的输入为特征参数和固气质量流率比；在检测过程中，质量流率预测模型单元的输出为预测的固气质量流率比，若用户向信号处理装置输入气体质量流率，则信号处理装置可直接求得颗粒质量流率。

降噪单元，对信号采集装置输出的声信号进行降噪处理；降噪过程可参照发明内容部分的描述进行。

标准化单元，根据预设模型的参数和用户输入的气力输送过程的参数计算标准化参数，并对待测气力输送过程降噪后的声信号进行标准化。标准化单元与降噪单元相连，标准化单元的输出作为特征参数提取单元的输入，在模型训练过程中，可设置标准化参数为1，即模型训练过程不对降噪后的声信号进行改变。

特征参数提取单元，对声信号进行特征参数的提取，声信号特征参数包括声信号的各种时域与频域特征量，如：声信号均值、标准差、偏斜度、峭度、声能量、声信号经过小波分解后的各尺度的小波能量分率以及流型特征参数fi与d。声信号特征参数根据用户对精度的要求进行选择，其中声能量、声信号经过小波分解后的各尺度的小波能量分率以及流型特征参数fi与d对本发明的模型精度影响较大，建议进行选择以保障检测方法的精度。

实施例1

如图1所示，本实施例的检测装置包括水平物料输送管道1、一组声波传感器组2、信号放大装置3、信号采集装置4、信号处理装置5；声波传感器组分别设置于管道1外壁上，声波传感器组2和信号放大装置3相连将声波信号转换为电信号传输到信号放大装置3，信号放大装置3和信号采集装置4相连将放大后的信号传输到信号采集装置4，信号采集装置4和信号处理装置5相连将采集到的信号进行分析。

如图2所示，本实施例中声波传感器组2包括4个声波传感器，4个声波传感器分别为211、212、213和214，沿管道1的同一圆截面均匀分布，相邻传感器的夹角为90°。本实施例的声波传感器选用声发射传感器。本实施例通过在管道1截面上设置多个传感器来捕捉输送过程中颗粒壁面作用产生的声发射信号，从而实现对颗粒质量流率的准确识别。

本实施例中物料输送流型的检测如下：

气力输送实验装置由动力系统以及数据采集处理系统组成。动力系统由鼓风机、缓冲罐、转子流量计组成，气力输送系统由给料罐、输送管道和接收罐组成。输送管道的材质为透明有机玻璃，采用内径分别为25mm与40mm的两种管道进行实验，其测量段水平管道均长4.0m。

实验中所采用的物料为聚丙烯粒料，其平均粒径为1500μm，颗粒真密度为900kg/m³。输送风量通过转子流量计测量，压力通过压力传感器测量，输送物料质量由高精度箔式电子秤称量。通过调节给料罐下的阀门来控制输送物料的质量流量。实验过程中始终保持输送压力为常压。

实验过程中，输送流型包含了稀相输送与密相输送。利用聚丙烯颗粒在内径为25mm的管道内输送时的输入输出数据进行训练(输入参数为标准差、声能量、偏斜度、峭度、各尺度小波能量分率与流型特征参数fi和d)，得到质量流率预测模型。在此基础上，将聚丙烯颗粒在内径为40mm的管道内输送时的输入经标准化(将标准化参数f与原始声信号相乘)后代入质量流率预测模型进行预测，结果如图3所示。值得一提的是，由于在输送过程中，进入管道内的气体质量流率容易获得，因此，图3直接将实际测量得到的固气比与预测模型得到的固气比进行比较。

实验结果表明，本发明提供的检测方法可以用于水平管道气力气力输送过程中多流型与不同规模输送装置条件下颗粒质量流率的检测，且具有较高的精度，预测误差为16.2％。

实施例2

如图1所示，本实施例的检测装置包括水平物料输送管道1、一组声波传感器组2、信号放大装置3、信号采集装置4、信号处理装置5；声波传感器组分别设置于管道1外壁上，声波传感器组2和信号放大装置3相连将声波信号转换为电信号传输到信号放大装置3，信号放大装置3和信号采集装置4相连将放大后的信号传输到信号采集装置4，信号采集装置4和信号处理装置5相连将采集到的信号进行分析。

如图2所示，本实施例中声波传感器组2包括4个声波传感器，4个声波传感器分别为211、212、213和214，沿管道1的同一圆截面均匀分布，相邻传感器的夹角为90°。本实施例的声波传感器选用声发射传感器。本实施例通过在管道1截面上设置多个传感器来捕捉输送过程中颗粒壁面作用产生的声发射信号，从而实现对颗粒质量流率的准确识别。

本实施例中物料输送流型的检测如下：

气力输送实验装置由动力系统以及数据采集处理系统组成。动力系统由鼓风机、缓冲罐、转子流量计组成，气力输送系统由给料罐、输送管道和接收罐组成。输送管道的材质为透明有机玻璃，采用内径25mm的管道进行实验，其测量段水平管道长4.0m。

实验中所采用的物料为聚丙烯粒料与聚乙烯粒料，其平均粒径为1500μm与759μm，颗粒真密度分别为900kg/m³与918kg/m³。输送风量通过转子流量计测量，压力通过压力传感器测量，输送物料质量由高精度箔式电子秤称量。通过调节给料罐下的阀门来控制输送物料的质量流量。实验过程中始终保持输送压力为常压。

实验过程中，输送流型包含了稀相输送与密相输送。利用聚丙烯颗粒在内径为25mm的管道内输送时的输入输出数据进行训练(输入参数为标准差、声能量、偏斜度、峭度、各尺度小波能量分率与流型特征参数fi和d)，得到质量流率预测模型。在此基础上，将聚乙烯颗粒在内径为25mm的管道内输送时的输入经标准化后(将标准化参数f与原始声信号相乘)代入质量流率预测模型进行预测，结果如图4所示。值得一提的是，由于在输送过程中，进入管道内的气体质量流率容易获得，因此，图4直接将实际测量得到的固气比与预测模型得到的固气比进行比较。

实验结果表明，本发明提供的检测方法可以用于水平管道气力气力输送过程中多流型与不同输送物料条件下颗粒质量流率的检测，且具有较高的精度，预测误差为20.6％。