基于聲發(fā)射及時(shí)延估計(jì)的風(fēng)源系統(tǒng)泄漏定位

白希宇 張侃健

摘 要：動(dòng)車風(fēng)源系統(tǒng)專門用于為動(dòng)車整車制動(dòng)系統(tǒng)供風(fēng)，而漏風(fēng)問題會(huì)影響供風(fēng)效率乃至整個(gè)制動(dòng)系統(tǒng)。旨在利用聲發(fā)射傳感器技術(shù)，針對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)中最常見的漏風(fēng)問題進(jìn)行檢測(cè)，并利用時(shí)延估計(jì)技術(shù)進(jìn)行泄漏點(diǎn)定位，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)泄漏點(diǎn)并采取措施解決問題，以降低風(fēng)源系統(tǒng)發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)，減少故障帶來(lái)的損失。采用小波包分析對(duì)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解重構(gòu)，以減小外界環(huán)境噪音對(duì)結(jié)果的干擾，最后利用互相關(guān)分析及定位公式對(duì)漏風(fēng)點(diǎn)進(jìn)行定位。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較強(qiáng)的抗干擾能力與較高的精度，精度可達(dá)到95%左右，因此能較好地解決風(fēng)源系統(tǒng)漏風(fēng)定位問題。

關(guān)鍵詞：風(fēng)源系統(tǒng);聲發(fā)射;漏風(fēng)檢測(cè);小波包;時(shí)延估計(jì)

0 引言

動(dòng)車風(fēng)源系統(tǒng)是提供壓縮空氣的裝置，而壓縮空氣是整車制動(dòng)系統(tǒng)及各輔助系統(tǒng)的主要工作介質(zhì)，風(fēng)源系統(tǒng)性能直接關(guān)系到各用風(fēng)系統(tǒng)。制動(dòng)系統(tǒng)對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)提供的風(fēng)壓有一定要求，當(dāng)風(fēng)壓小于設(shè)定值，可能造成嚴(yán)重后果。風(fēng)源系統(tǒng)中導(dǎo)致風(fēng)壓降低的主要原因是各部件及連接處漏風(fēng)，因此對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)于動(dòng)車的安全運(yùn)行具有重要意義。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)檢測(cè)的方法較少，尤其是針對(duì)動(dòng)車環(huán)境下風(fēng)源系統(tǒng)的檢測(cè)較少，而針對(duì)管道泄漏檢測(cè)的方法很多[1]，如雷云等[2]提出的負(fù)壓波檢測(cè)方法。但負(fù)壓波檢測(cè)多用于長(zhǎng)管道運(yùn)輸，背景一般為石油、天然氣運(yùn)輸管道及城市供水供熱系統(tǒng)?？紤]到風(fēng)源系統(tǒng)處在運(yùn)行的動(dòng)車中，環(huán)境較為復(fù)雜，干擾較多且管道較短，對(duì)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求較高，所以并不適合使用負(fù)壓波檢測(cè)法;方有強(qiáng)[3]提出的超聲波探測(cè)技術(shù)可針對(duì)制動(dòng)系統(tǒng)中極小的泄露孔進(jìn)行檢測(cè)，但缺點(diǎn)是檢測(cè)過程中在抑制環(huán)境噪聲方面不具有普適性。此外，有些方法檢測(cè)效果受外界環(huán)境干擾較為明顯[4]。本文通過聲發(fā)射技術(shù)結(jié)合小波包變換技術(shù)進(jìn)行動(dòng)車風(fēng)源系統(tǒng)泄漏檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)具有一定的抗外界干擾能力[5]，本文采用聲發(fā)射傳感器對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，之后采用小波包分解與重構(gòu)，并利用互相關(guān)分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)泄漏點(diǎn)的定位，從而達(dá)到無(wú)損檢測(cè)且有效抑制噪聲的目的，在一定程度上彌補(bǔ)了已有技術(shù)在動(dòng)車風(fēng)源系統(tǒng)泄漏檢測(cè)方面的不足。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過將聲發(fā)射技術(shù)與時(shí)延估計(jì)算法相結(jié)合并應(yīng)用到風(fēng)源系統(tǒng)上，可以得到以下結(jié)論：

（1）將聲發(fā)射技術(shù)與小波包分解技術(shù)相結(jié)合應(yīng)用于動(dòng)車風(fēng)源系統(tǒng)中，通過無(wú)損檢測(cè)方式對(duì)風(fēng)源系統(tǒng)中各漏風(fēng)點(diǎn)進(jìn)行定位。仿真實(shí)例表明，該方法具有很強(qiáng)的抗干擾能力和較高精度。

（3）通過對(duì)信號(hào)進(jìn)行功率譜密度圖分析得到主要頻段，然后采用小波包進(jìn)行分解與重構(gòu)，以提高信噪比，從而為進(jìn)一步的信號(hào)分析及提高時(shí)延估計(jì)精度打下良好基礎(chǔ)。

（4）最終定位誤差來(lái)源于聲音在管道中的傳播速度誤差與時(shí)間延遲計(jì)算誤差。通過多次測(cè)量計(jì)算求均值，可以盡可能減小聲音傳播誤差，因此最后的定位誤差基本由時(shí)延計(jì)算誤差決定。

參考文獻(xiàn)：

[1] 沈功田. 中國(guó)無(wú)損檢測(cè)與評(píng)價(jià)技術(shù)的進(jìn)展[J]. 無(wú)損檢測(cè)， 2008 （11）：787-793.

[2] 雷云，于鵬飛，劉曉. 基于負(fù)壓波法的管道泄漏檢測(cè)系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)研究[J]. 價(jià)值工程，2017，36（26）：141-143.

[3] 方有強(qiáng). 動(dòng)車組制動(dòng)管路泄漏的超聲波探測(cè)技術(shù)研究[D]. 成都：西南交通大學(xué)，2016.

[4] 耿榮生，景鵬. 蓬勃發(fā)展的我國(guó)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)， 2013， 49（22）：1-7.

[5] 沈功田，耿榮生，劉時(shí)風(fēng). 聲發(fā)射源定位技術(shù)[J]. 無(wú)損檢測(cè)，2002， 24（3）： 114-117，125.

[6] 耿榮生，沈功田，劉時(shí)風(fēng). 聲發(fā)射信號(hào)處理和分析技術(shù)[J]. 無(wú)損檢測(cè)，2002，24（1）：23-28.

[7] SEMASHKO N A，F(xiàn)ROLOV D N，F(xiàn)IZULAKOV R A，et al. Variation of the intensity of signals of acoustic emission in thermocycling tests of high-temperature steel éP33[J]. Metal Science and Heat Treatment， 2002， 44（9）： 449-450.

[8] 中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)無(wú)損檢測(cè)學(xué)會(huì). 無(wú)損檢測(cè)概論[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社， 1993.

[9] NEDZVETSKAYA O V，BUDENKOV G A，SOKOLKIN A V，et al. Calculation of the acoustic channel in acoustic emission testing of bottoms of vertical steel tanks[J]. Russian Journal of Nondestructive Testing， 2003， 39（10）： 772-781.

[10] CHMELíK F， TROJANOVá Z， LUKá？ P， et al. Acoustic emission from zinc deformed at room temperature part ii the influence of grain size on deformation behaviour and acoustic emission of pure zinc[J]. Journal of Materials Science Letters， 1993， 12（15）： 1166-1168.

[11] LI B Q， EINSTEIN H H. Correction to： comparison of visual and acoustic emission observations in a four point bending experiment in Barre Granite[J]. Rock Mechanics and Rock Engineering， 2018， 51（9）： 2979-2980.

[12] WANG W J，CUI L L，CHEN D Y. Erratum to： multi-scale morphology analysis of acoustic emission signal and quantitative diagnosis for bearing fault[J]. Acta Mechanica Sinica， 2016， 32（4）： 772-772.

[13] 沈功田， 耿榮生，劉時(shí)風(fēng).聲發(fā)射信號(hào)的參數(shù)分析方法[J]. 無(wú)損檢測(cè)，2002 （2）： 72-77.

[14] KORCHEVSKII V V. Measurement of the parameters of the acoustic emission when metals are stretched acoustic measurements[J]. Measurement Techniques， 2006， 49（5）： 517-523.

[15] 趙靜榮. 聲發(fā)射信號(hào)處理系統(tǒng)與源識(shí)別方法的研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)， 2010.

[16] SAKIEV S N，AZIMOV S S，LAKAEV A， et al. Acoustic emission in solid-liquid decomposition reactions[J]. Russian Journal of Physical Chemistry A， 2007， 81（8）： 1230-1233.

[17] SUVOROV A S，SOKOV E M，ARTELNYI P V. Numerical simulation of acoustic emission using acoustic contact elements[J]. Acoustical Physics， 2014， 60（6）： 694-703.

[18] 楊國(guó)安，鐘秉林，黃仁，等. 機(jī)械故障信號(hào)小波包分解的時(shí)域特征提取方法研究[J]. 振動(dòng)與沖擊， 2001 （2）： 25-28.

[19] 丁幼亮，李愛群，繆長(zhǎng)青. 基于小波包能量譜的結(jié)構(gòu)損傷預(yù)警方法研究[J]. 工程力學(xué)，2006 （8）： 42-48.

[20] 蔣玲莉，劉義倫，李學(xué)軍，等. 小波包去噪與改進(jìn)HHT的微弱信號(hào)特征提取[J]. 振動(dòng).測(cè)試與診斷，2010， 30（5）： 510-513，594.

[21] DUFF A L， HAMDI S E， PLANTIER G， et al. Time delay estimation for acoustic source location by means of short-time cross-correlation[C]. 2011 IEEE Sensors Proceedings，2011： 1885-1888.

[22] 黃雨青，王友仁，羅慧，等. 分?jǐn)?shù)階小波包時(shí)頻域的信號(hào)去噪新方法[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào)，2011，32（7）：1534-1539.

[23] 任震，何建軍，黃雯瑩，等. 基于小波包算法的電機(jī)故障信號(hào)的壓縮和重構(gòu)[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2001（1）： 26-30.

[24] 康維新，李海峰. 基于小波包分析的時(shí)反聚焦算法改進(jìn)[J]. 應(yīng)用科技，2018， 45（6）： 47-52.

[25] SIDAK E V，SMIRNOV D A，BEZRUCHKO B P. Estimation of the time delay of coupling between oscillators from time realizations of oscillation phases for different properties of phase dynamics[J]. Journal of Communications Technology and Electronics，2017，62（3）： 241-250.

[26] SHALTAF S. Neural-network-based time-delay estimation[J]. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing，2004（3）： 654087.

（責(zé)任編輯：黃 ?。?/p>