， 東穎， 　

(北京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院SMC技術(shù)中心， 北京　100081)

引言

現(xiàn)代工業(yè)和生活中廣泛使用了用于存儲(chǔ)和輸送壓縮氣體的壓力容器以及管道等，氣密性是這些設(shè)備質(zhì)量和安全的重要指標(biāo)之一。對(duì)具有容器性質(zhì)的產(chǎn)品來說，其密封性能直接決定了產(chǎn)品質(zhì)量的好壞，如果使用了泄漏量超過允許范圍的產(chǎn)品，不僅會(huì)影響產(chǎn)品的性能， 嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致火災(zāi)、爆炸、有害氣體泄漏等嚴(yán)重后果[1，2]。因此氣體泄漏檢測(cè)極其重要，為了最大程度的在泄漏發(fā)生時(shí)降低損失、減輕泄漏事故的危害，需在泄漏發(fā)生后立即檢測(cè)出來，并且能夠指明泄漏發(fā)生的位置，估計(jì)出泄漏量的大小[3,4]。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)對(duì)設(shè)備氣密性的要求越來越高，氣密性檢測(cè)的新方法、新理論隨之不斷涌現(xiàn)[5]。本研究對(duì)國內(nèi)外氣體泄漏檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展歷史和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了整理和歸納，并對(duì)紅外氣密性檢測(cè)和超聲波氣密性檢測(cè)這兩種新興的氣體泄漏檢測(cè)的技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)闡述。

1　氣體泄漏檢測(cè)技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

1.1　氣體泄漏檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展

氣密性檢測(cè)技術(shù)發(fā)展至今大致經(jīng)歷了依靠經(jīng)驗(yàn)的人工觀測(cè)、以信號(hào)處理和數(shù)學(xué)建模為基礎(chǔ)的自動(dòng)檢測(cè)以及基于多源數(shù)據(jù)融合的智能診斷定位三個(gè)階段。

20世紀(jì)中期以前，泄漏檢測(cè)手段受到計(jì)算機(jī)和傳感技術(shù)發(fā)展不完善的嚴(yán)重制約，眾多國內(nèi)外生產(chǎn)廠家大都采用濕式檢測(cè)法[6]，例如：玻璃U管法和水沒法，這種方法不需要操作人員較高的技術(shù)，且不需要配備特殊設(shè)備，但由于人的主觀性因素的影響很容易產(chǎn)生誤判且需要事后處理，從而增加了工人的工作強(qiáng)度和檢測(cè)所需的費(fèi)用。

20世紀(jì)90年代初，干式檢漏法逐漸成熟，開始代替?zhèn)鹘y(tǒng)的濕式檢測(cè)法，一些相應(yīng)的檢測(cè)裝置陸續(xù)問世[7]。干式檢漏法是根據(jù)氣體的泄漏將引起被測(cè)件內(nèi)氣體質(zhì)量減少，這樣必然引起被測(cè)件內(nèi)氣體的一些參數(shù)發(fā)生變化，從而根據(jù)這些參數(shù)的變化判斷出泄漏量。常用的有流量法和壓力響應(yīng)法，易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)量，但容易受溫度影響和容器形狀影響，需要進(jìn)行補(bǔ)償。

上述方法一般采用空氣作為檢測(cè)介質(zhì)，對(duì)于某些特定情況可以是其他氣體，如六氟化硫、氮?dú)?、氦氣等?；邴u素和稀有氣體的干式檢漏法具有很高的精度，檢漏率可以達(dá)到10-9Pa·m3/s，對(duì)密封性要求很高的被測(cè)對(duì)象是非常適合的[8]。但這種檢測(cè)方法除設(shè)備投入、運(yùn)行費(fèi)用比較高外，檢測(cè)效率低下無法實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)，并且當(dāng)容器體內(nèi)殘留的惰性氣體除不盡時(shí)，會(huì)在一定程度上影響檢測(cè)精度，因此限制了其在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中的應(yīng)用[9]。

早期的氣密性檢測(cè)主要用于管道泄漏檢測(cè)和汽車制造業(yè)[10-12]。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著電子信息技術(shù)的飛速發(fā)展，氣密性檢測(cè)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，從管道泄漏檢測(cè)到航空航天及汽車制造業(yè)逐漸拓展到了一般日用品、家用電器、食品包裝、醫(yī)療器械、建筑等行業(yè)[13-16]。

1.2　氣體泄漏檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀

根據(jù)工件的類型和密封性能要求不同，常用的氣密性檢測(cè)方法除濕式檢測(cè)法外還有壓力變化法[17]、流量法[18]、質(zhì)譜法[19]、紅外熱成像法[20]、超聲波法等等[21]。各種氣密性檢測(cè)方法如表1所示。

泄漏檢測(cè)主要的檢測(cè)要素包括：泄漏有無判斷、泄漏點(diǎn)定位、泄漏量測(cè)量。下面從這三個(gè)方面分別比較常見的幾種泄漏檢測(cè)方法。

泄漏有無判斷：所有的泄漏檢測(cè)方法均能進(jìn)行基本的泄漏檢測(cè)，但是其檢測(cè)的效率和檢測(cè)手段的復(fù)雜性均有不同。壓力變化法根據(jù)待測(cè)容器的大小測(cè)量時(shí)間從幾十秒到幾分鐘不等，直壓式檢測(cè)精度低，價(jià)格便宜。而差壓式與流量式檢測(cè)精度高，價(jià)格相對(duì)也較高。氣泡法反應(yīng)速度快，但是其檢測(cè)方法復(fù)雜后期處理麻煩，同時(shí)還不具備自動(dòng)化檢測(cè)的功能。流量檢測(cè)法檢測(cè)進(jìn)出口的流量差別需要時(shí)間較長(zhǎng)，不能做出及時(shí)的判斷。氦質(zhì)譜檢測(cè)法檢測(cè)效率高但設(shè)備復(fù)雜價(jià)格昂貴，同時(shí)對(duì)待測(cè)物體的體積大小有要求。紅外檢測(cè)和超聲波檢測(cè)是新興的檢測(cè)方法都具有效率高，方法便捷等優(yōu)點(diǎn)。

泄漏定位：壓力變化法、氦質(zhì)譜檢測(cè)法都不具備泄漏點(diǎn)定位的功能，傳統(tǒng)的氣泡法和新興的檢測(cè)手段包括紅外檢測(cè)法和超聲波檢測(cè)法均具有泄漏點(diǎn)定位檢測(cè)的能力。但是氣泡法定位精度較低，紅外檢測(cè)設(shè)備投資大且容易受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境噪聲的干擾，這兩種定位方法都不適合大規(guī)模推廣。

泄漏量檢測(cè)：壓力變化法、氣泡收集法均能檢測(cè)出泄漏量的大小，壓降法可以檢測(cè)出的最小泄漏率為10-3Pa·m3/s,氣泡法可檢測(cè)出的最小泄漏率為10-5Pa·m3/s。 氦質(zhì)譜檢測(cè)法是高精度泄漏檢測(cè)方法，其可檢測(cè)的最小泄漏率為10-9Pa·m3/s。紅外檢測(cè)法可檢測(cè)的最小泄漏率為10-5Pa·m3/s，超聲波檢漏法可以檢測(cè)到的氣體最小泄漏率為10-4Pa·m3/s。雖然超聲波檢測(cè)方法檢測(cè)的最小泄漏量低于氦質(zhì)譜檢測(cè)方法和紅外檢測(cè)方法，但其設(shè)備簡(jiǎn)單成本低且操作方便，在一定工況下有很大的應(yīng)用空間。

根據(jù)比較，應(yīng)用氣泡法、水壓法、涂抹法等檢測(cè)方法在滿足高精度、高效率的生產(chǎn)需求方面顯得力不從心。而基于泄漏量相關(guān)參數(shù)檢測(cè)如壓力法、流量法等不能測(cè)試泄漏的全部參數(shù)，基于氣體分析的檢測(cè)如氦質(zhì)譜檢測(cè)法、鹵素檢測(cè)法等存在檢測(cè)儀器價(jià)格昂貴的問題。產(chǎn)品生產(chǎn)廠家需要高效、簡(jiǎn)便、智能的氣體泄漏檢測(cè)設(shè)備，使用傳統(tǒng)的泄漏檢測(cè)方法不能滿足許多廠家的生產(chǎn)要求，而使用昂貴的檢測(cè)設(shè)備對(duì)廠家來說也是不小的開銷，因此需要性能價(jià)格比較好、自動(dòng)化程度高的新型檢測(cè)設(shè)備對(duì)容器的泄漏量進(jìn)行檢測(cè)。超聲波氣體泄漏檢測(cè)技術(shù)和紅外檢測(cè)技術(shù)在可以滿足檢測(cè)精度的前提下，易操作、造價(jià)合理，在工業(yè)中有廣泛應(yīng)用前景。是泄漏檢測(cè)方法發(fā)展前景比較好的兩種方法。

表1　氣體泄漏檢測(cè)常見方法的比較

2　超聲波氣密性檢測(cè)方法及測(cè)試儀器

2.1　超聲波氣密性檢測(cè)現(xiàn)狀

美國的Paul Shuttleworth等人利用氣體泄漏耦合超聲測(cè)量方法來進(jìn)行管道厚度的測(cè)量[23]；美國的Javid Huseynov等人利用分布式超聲傳感器來對(duì)氣體泄漏進(jìn)行定位[24]；Niels P等人應(yīng)用基于波方程的圖形技術(shù)對(duì)泄漏超聲進(jìn)行了研究[25,26]；美國的Bartoli等人利用氣體泄漏超聲來測(cè)量多線程肌腱的壓力損失[27]；日本的Hoshino等人利用超聲波的方法對(duì)沉船的油泄漏進(jìn)行了測(cè)量[28]；Strohal通過大量的實(shí)驗(yàn)分析給出了射流噪聲中心頻率、泄漏孔射流速度以及泄漏孔徑之間關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式[29]。

國內(nèi)最早的氣體泄漏超聲波檢測(cè)儀見于1989年，東南大學(xué)開發(fā)了一套高靈敏度超聲檢測(cè)儀，能在1 MPa 的壓差下，6～8 m外測(cè)量出0.1～3 mm的泄漏[30,31]。中南工學(xué)院設(shè)計(jì)了一種超聲波檢漏儀，能夠在150 mm左右、0.1 MPa的壓力下對(duì)0.1 mm的泄漏孔進(jìn)行測(cè)量[32]。針對(duì)系統(tǒng)要求壓差過大的情況，西安電子科技大學(xué)采用了雙探頭加減法器的方法，能在1.23 m處對(duì)0.4 mm的泄漏進(jìn)行測(cè)量，而壓差僅需要0.023 MPa，在0.03 m處測(cè)量時(shí)最低壓強(qiáng)可達(dá)0.002 MPa[33]。上海交通大學(xué)于2005年首次加入了泄漏量計(jì)算的功能，在距離泄漏孔100 mm處，可檢測(cè)出小孔直徑為0.08 mm，壓力為20 kPa，40 mL/min空氣的泄漏量[34]。北京理工大學(xué)氣動(dòng)技術(shù)中心提出了陣列式多超聲波換能器氣密性檢測(cè)方法，并研制了超聲波氣密性檢測(cè)儀，在泄漏判斷、泄漏定位、泄漏估算上有了明顯的提高。

2.2　超聲波氣密性檢測(cè)理論

1) 氣體泄漏產(chǎn)生超聲波原理

根據(jù)典型泄漏小孔流動(dòng)狀態(tài)，當(dāng)孔隙的尺寸足夠小，密閉容器內(nèi)外壓差足夠大的時(shí)候，此時(shí)孔隙中泄漏出的氣體的流速會(huì)很大，泄漏氣體的雷諾數(shù)比較高，泄漏處于湍流區(qū)，形成湍流射流。

Lighthill在1952年給出了湍流形成漩渦進(jìn)而產(chǎn)生聲波的論述[32]，其聲壓的有效值與噴口的直徑、氣流密度、噴注速度的四次方呈正比，與測(cè)試點(diǎn)的距離、當(dāng)?shù)鼐鶆蚪橘|(zhì)中的聲速的平方呈反比。

另外，由于是根據(jù)湍流射流分析到聲波，很難精確給出泄漏孔徑和聲波的頻率及射流速度之間的關(guān)系，Strohal[29]通過大量的實(shí)驗(yàn)分析給出了聲波頻率的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)公式，與泄漏孔射流速度成正比，而與泄漏孔的有效直徑成反比。

當(dāng)泄漏孔徑很小時(shí)且聲波頻率會(huì)大于20 kHz，人耳無法聽到聲音，但此時(shí)聲波依然在空中進(jìn)行傳播，叫做空載超聲波。通過檢測(cè)待測(cè)目標(biāo)超聲波信號(hào)可以判斷是否存在氣體泄漏。泄漏產(chǎn)生的超聲波的頻率與射流速度和力學(xué)平均直徑相關(guān)，精確確定中心頻率不太容易實(shí)現(xiàn)。通過前人大量的測(cè)試經(jīng)驗(yàn)得知[43]，泄漏產(chǎn)生的超聲波的頻帶一般比較寬，在 20 kHz 到 100 kHz 之間都有分布。而在不同的頻率點(diǎn)處，超聲波的能量實(shí)際上是不同的。但是在相同的頻率點(diǎn)處，對(duì)于形狀相同的泄漏孔來說，泄漏所產(chǎn)生的超聲波的聲強(qiáng)是隨泄漏量的不斷增大而增大的，這就可以通過對(duì)一固定頻率點(diǎn)的測(cè)量來代替全頻譜的測(cè)量判斷泄漏。圖1為典型的環(huán)境噪聲與泄漏的頻譜圖。

圖1　泄漏聲與噪聲頻譜分布圖

由圖1可知，在可聽聲頻段環(huán)境噪聲的強(qiáng)度遠(yuǎn)大于泄漏聲，在超聲波頻段泄漏聲大于環(huán)境噪聲，40 kHz頻率點(diǎn)的超聲波信號(hào)具有較強(qiáng)的信噪比，即可通過采集40 kHz頻率點(diǎn)的超聲波信號(hào)進(jìn)行氣體泄漏檢測(cè)。

2) 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的微小泄漏識(shí)別

針對(duì)微小泄漏產(chǎn)生的聲強(qiáng)較微弱、無法用傳統(tǒng)的超聲波聲強(qiáng)檢測(cè)方法進(jìn)行判斷，我們提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的微小泄漏識(shí)別方法[35]。圖2為基于D-S證據(jù)理論的微小泄漏識(shí)別方法流程，首先將各相鄰的超聲波換能器采集到的信號(hào)進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，以去除噪聲的影響，提高系統(tǒng)的抗干擾性；將得到的相關(guān)數(shù)組通過訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到根據(jù)此數(shù)組得出的泄漏的概率、未泄漏的概率及不確定的概率；最后將各個(gè)組得到的概率進(jìn)行基于D-S證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合，計(jì)算出泄漏的概率，得到對(duì)泄漏狀態(tài)的判定結(jié)果。

圖2　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論的微小泄漏識(shí)別流程

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)D-S證據(jù)理論的微小泄漏識(shí)別方法是將超聲波換能器采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過互相關(guān)運(yùn)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算后進(jìn)行了基于D-S證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合，表2所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示可以在1000 mm處準(zhǔn)確的判斷出150 kPa，0.06 mm的泄漏狀態(tài)。該方法提高了超聲波泄漏檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)微小泄漏的檢測(cè)能力，較未融合的判斷有良好校正效果。

表2　D-S數(shù)據(jù)融合(1000 mm、150 kPa)

3) 基于聲強(qiáng)與TDOA融合的泄漏定位

在泄漏定位算法中，首先利用聲強(qiáng)大小對(duì)泄漏位置進(jìn)行粗略定位。不同換能器接收到的來自同一泄漏聲源的超聲波信號(hào)的強(qiáng)度也不同。距離泄漏孔越近的換能器，接收到的超聲波的強(qiáng)度越大，從而構(gòu)成約束條件，泄漏孔應(yīng)位于對(duì)應(yīng)接收到聲強(qiáng)最大值的兩個(gè)換能器之間，因此可以確定泄漏的大致范圍。在確定了大致泄漏范圍的基礎(chǔ)上，利用到達(dá)時(shí)間差TDOA算法進(jìn)行精確定位[36，37]，圖3為基于TDOA泄漏定位方法的原理示意圖，在檢測(cè)時(shí)以換能器A1的中心點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，A1中心點(diǎn)到泄漏孔的距離L，即為得到的定位距離值。

圖3　基于TDOA泄漏定位方法的原理示意圖

一般的TDOA泄漏定位應(yīng)用中，是對(duì)所有傳感器得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，這樣不僅增加了算法的計(jì)算量，而且可能會(huì)因?yàn)槲⑿〉恼`差導(dǎo)致對(duì)泄漏點(diǎn)的模糊定位或是計(jì)算泄漏點(diǎn)位置出現(xiàn)結(jié)果跳動(dòng)。為此在引入聲強(qiáng)因素之后，就能夠在先得到泄漏范圍的基礎(chǔ)上，利用確定的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，能夠有效的避免模糊定位情況的出現(xiàn)，進(jìn)一步提高定位的準(zhǔn)確性。

同時(shí)，相鄰傳感器之間的距離大小及傳感器距離泄漏點(diǎn)的距離大小是影響TDOA泄漏定位精度重要因素，通過理論推導(dǎo)可得出給定換能器間距的條件下最優(yōu)的測(cè)試距離如圖4所示。

圖4　測(cè)試距離h與換能器間距d關(guān)系

從圖4可以看出，傳感器間隙d的微小變化，會(huì)引起測(cè)試距離h的較大變化，因此在實(shí)驗(yàn)中d設(shè)置好后，將盡可能取h滿足曲線關(guān)系，使定位誤差最小。

在固定聲壓、固定換能器間距的條件下，不同測(cè)試距離下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明測(cè)試距離為140 mm時(shí)，測(cè)試誤差最小。同樣，固定聲壓、固定傳感器距離的條件下，不同傳感器間距的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明當(dāng)傳感器間距為60 mm時(shí)，測(cè)試誤差最小。

4) 基于聲強(qiáng)-氣壓關(guān)系的泄漏孔徑估算

根據(jù)對(duì)理論經(jīng)驗(yàn)公式和方法的分析研究，本實(shí)驗(yàn)室提出一種能夠快速估算泄漏孔徑(泄漏孔等效為圓形)大小的基于改進(jìn)型聲壓-氣壓關(guān)系的泄漏孔徑估算方法[38]。對(duì)先前研究學(xué)者提出的聲壓-壓力經(jīng)驗(yàn)公式[39]進(jìn)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，得到適用于微小泄漏檢測(cè)的改進(jìn)型的聲壓-壓力關(guān)系：

(1)

從式(1)及圖5的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到，泄漏產(chǎn)生的聲壓Lf與log(p1-p0)/p0呈線性關(guān)系；同時(shí)，圖5中擬合直線的斜率與式中計(jì)算出的斜率值25接近，因此利用式(1)對(duì)泄漏孔徑的尺寸進(jìn)行估計(jì)。

圖5　聲壓Lf與log(p1-p0)/p0關(guān)系曲線

式(1)的右項(xiàng)中，由于Lf與log(p1-p0)/p0近似呈線性關(guān)系，那么Cfl+20logD/D0即該直線的截距，而對(duì)一固定檢測(cè)位置和頻率點(diǎn)的測(cè)試來說(即Cfl為一常數(shù))，直線的截距即為一與泄漏孔直徑D相關(guān)的量。通過一固定孔徑的待測(cè)樣件進(jìn)行測(cè)試，計(jì)算出常數(shù)Cfl的大小，通過不同壓力值下得到的聲壓值可計(jì)算出截距h，即可計(jì)算出泄漏孔的直徑D。通過不同泄漏孔的實(shí)驗(yàn)，相對(duì)誤差最大約為12.4%。

2.3　超聲波氣密性檢測(cè)儀器

1) 便攜式超聲波氣密性檢測(cè)儀

針對(duì)汽車門窗密封性檢測(cè)，輪船船體檢測(cè)，以及一些無法利用差壓法進(jìn)行檢測(cè)的問題，我們研制了一款便攜式的基于多傳感器的超聲波氣密性檢測(cè)儀。該儀器由超聲波換能器組，信號(hào)調(diào)理電路，信號(hào)采集及其處理器電路，信號(hào)輸出電路，及其相應(yīng)軟件組成。系統(tǒng)實(shí)物圖如圖6所示。

圖6　便攜式檢測(cè)儀實(shí)物圖

在算法方面，基于上述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DS證據(jù)理論微小泄漏檢測(cè)方法，設(shè)計(jì)提出了TF-BP-DS模糊識(shí)別的檢測(cè)算法，首先利用FFT將時(shí)域信號(hào)變換到頻域，然后在時(shí)域和頻域分別利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DS數(shù)據(jù)融合判別微小泄漏是否存在。

通過實(shí)驗(yàn)對(duì)整體系統(tǒng)的進(jìn)行了靈敏度測(cè)試。得出了本系統(tǒng)可以檢測(cè)到距離漏孔100 mm處，容器內(nèi)外壓力50 kPa下，有效孔徑為0.06 mm氣體泄漏孔的泄漏。在有效孔徑為0.06 mm，300 kPa的壓力下最遠(yuǎn)測(cè)量距離為0.8 m，同時(shí)具有增益可調(diào)、閾值設(shè)定、報(bào)警和數(shù)據(jù)輸出功能。

2) 陣列式超聲波氣密性檢測(cè)儀

在上述陣列式多超聲波換能器泄漏測(cè)試的理論和實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上，我們開發(fā)了基于超聲技術(shù)的泄漏檢測(cè)系統(tǒng)，可進(jìn)行微小泄漏的識(shí)別、定位和泄漏量估算。該系統(tǒng)由超聲波換能器陣列、前置信號(hào)調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡和嵌入式主板組成。圖7為檢測(cè)系統(tǒng)機(jī)箱外觀圖，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖8所示。

圖7　超聲波氣密性檢測(cè)系統(tǒng)

可檢測(cè)的指標(biāo)參數(shù)包括： ① 泄漏有無檢測(cè)：首先將采集到的各個(gè)超聲波數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，得到待測(cè)目標(biāo)的泄漏概率、未泄漏概率及不確定概率，將各個(gè)泄漏概率進(jìn)行基于證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合運(yùn)算判斷是否有泄漏存在。測(cè)試結(jié)果表明在1000 mm 處檢測(cè)出300 kPa 容器壓力下、檢測(cè)出有效直徑為0.06±0.01 mm 孔徑的泄漏； ② 泄漏點(diǎn)定位：首先根據(jù)相關(guān)性數(shù)組計(jì)算出泄漏源到達(dá)各個(gè)探頭的時(shí)差值，其次根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行功率譜換算，得到各個(gè)探頭的聲強(qiáng)，最后融合時(shí)差值和聲強(qiáng)值，計(jì)算泄漏的位置并顯示出來。通過測(cè)試定位精度可以達(dá)到1 mm 以內(nèi)； ③ 泄漏孔徑估算：將各探頭的聲強(qiáng)結(jié)合設(shè)定的對(duì)照表，估算出泄漏孔徑的大小。測(cè)試結(jié)果表明，該研究方法的泄漏孔徑估算精度達(dá)到12%以內(nèi)。

圖8　超聲波氣密性定位檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

在軟件設(shè)計(jì)方面，利用LabVIEW設(shè)計(jì)了基于虛擬儀器的線陣型超聲波氣體泄漏檢測(cè)系統(tǒng)的軟件平臺(tái)，大大提高了測(cè)試系統(tǒng)的自動(dòng)化程度。

3　紅外氣體泄漏檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成及理論研究

3.1　紅外圖像氣體泄漏檢測(cè)系統(tǒng)

當(dāng)被測(cè)對(duì)象發(fā)生氣體泄漏時(shí)，會(huì)導(dǎo)致漏孔周圍的溫度場(chǎng)發(fā)生變化[40]?；诩t外熱成像技術(shù)，通過對(duì)采集到的紅外圖像進(jìn)行分析處理，能夠高效而準(zhǔn)確地確定泄漏孔的位置。為了能夠高效而準(zhǔn)確地對(duì)密閉容器類進(jìn)行泄漏定位研究，我們?cè)O(shè)計(jì)了基于泄漏檢測(cè)的紅外與可見光圖像融合系統(tǒng)。

系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)回路如圖9所示，系統(tǒng)的實(shí)物如圖10所示，利用轉(zhuǎn)臺(tái)與三維電動(dòng)平移臺(tái)將紅外熱像儀與可見光攝像機(jī)同時(shí)調(diào)整到合理的視野范圍后，打開截止閥，氣源給定0.1～0.7 MPa的壓縮空氣經(jīng)空氣處理單元處理，此時(shí)將二位三通閥切換至與壓縮式空氣冷卻器連通，氣體流經(jīng)流量計(jì)和節(jié)流閥以一定速率向被測(cè)對(duì)象充氣；充氣一段時(shí)間后，停止充氣，將二位三通閥切換至與大氣連通，進(jìn)行排氣；在整個(gè)充氣和排氣過程中，紅外熱像儀與可見光攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集被測(cè)工件的圖像序列；采集到的紅外圖像與可見光圖像經(jīng)數(shù)據(jù)線傳輸?shù)接?jì)算機(jī)進(jìn)行存儲(chǔ)和后續(xù)處理。

利用LabVIEW進(jìn)行了系統(tǒng)的軟件開發(fā)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)控制功能和泄漏點(diǎn)檢測(cè)及定位分析兩部分功能。通過控制三維電動(dòng)平移臺(tái)的運(yùn)動(dòng)可實(shí)現(xiàn)熱像儀的自動(dòng)對(duì)焦、掃描拍攝和ZOOM IN 功能，通過控制轉(zhuǎn)臺(tái)的旋轉(zhuǎn)可實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)拍攝被測(cè)工件不同角度部位的功能。同時(shí)將被測(cè)工件的紅外圖像與可見光圖像進(jìn)行圖像融合，如圖11所示，實(shí)現(xiàn)了在可見光圖像中紅外圖像畫中畫功能，更直觀得識(shí)別出泄漏點(diǎn)。

圖9　基于泄漏檢測(cè)的紅外與可見光圖像融合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)回路圖

圖10　基于泄漏檢測(cè)的紅外與可見光圖像融合系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

圖11　紅外圖像與可見光圖像的畫中畫融合效果圖

3.2　微小泄漏點(diǎn)識(shí)別紅外圖像處理算法

在泄漏目標(biāo)識(shí)別算法方面，針對(duì)小目標(biāo)紅外圖像低信噪比的特點(diǎn)，對(duì)于單幀圖片，分別采用自適應(yīng)核回歸[46,43]與形態(tài)學(xué)Top-Hat算子[41]進(jìn)行泄漏診斷與定位；對(duì)于多幀圖片，分別提出了基于紅外熱像圖局部灰度-熵差的定位算法[42]、帶有溫差因子θ的改進(jìn)模糊核聚類分割定位方法[44]與核回歸背景預(yù)測(cè)的差分定位方法[45]。

1) 基于單幀紅外圖像的自適應(yīng)氣體泄漏定位算法

針對(duì)氣體泄漏紅外圖像信噪比低的特點(diǎn)，將自適應(yīng)加權(quán)中值濾波與自適應(yīng)核回歸相結(jié)合，濾除紅外圖像噪聲的同時(shí)估計(jì)出圖像背景，然后利用自適應(yīng)閾值分割的方法可將泄漏點(diǎn)提取出來。

圖12給出了泄漏孔檢測(cè)過程中的中間圖像。由于容器檢測(cè)面充氣前后其溫度場(chǎng)，尤其是在泄漏點(diǎn)附近的溫度場(chǎng)產(chǎn)生了比較大的變化。我們就是利用這個(gè)溫度差異來檢測(cè)出泄漏點(diǎn)。

圖12　基于自適應(yīng)算法泄漏孔檢測(cè)過程

2) 基于Top-Hat算子的泄漏點(diǎn)診斷與定位算法

針對(duì)紅外圖像中泄漏點(diǎn)處的灰度值較背景要高，與背景不相關(guān)需利用高通濾波器抑制圖像背景等特點(diǎn)，利用形態(tài)學(xué)中的Top-Hat算子可以將需要的目標(biāo)從復(fù)雜的背景中提取出來。

圖13a～圖13e給出了泄漏點(diǎn)診斷過程中各階段的圖像處理結(jié)果。

如圖13所示，中值濾波后消除了圖像中的隨機(jī)噪聲，圖像變得平滑。利用Top-Hat算子濾波，開運(yùn)算后圖像中的目標(biāo)點(diǎn)和亮噪聲被剔除，從而得到背景圖像；將圖13a與圖13b相減得到只剩下目標(biāo)點(diǎn)和亮噪聲圖像。采用閾值分割將濾波后的圖像二值化。利用Diff.邊緣檢測(cè)最終可得到目標(biāo)點(diǎn)的輪廓。

3) 基于紅外圖像幀序列的氣體泄漏檢測(cè)算法

在基于單幀紅外圖像的泄漏檢測(cè)算法中， 利用自適應(yīng)核回歸的方法能夠提高泄漏點(diǎn)的檢測(cè)質(zhì)量， 但由于檢測(cè)表面形狀的不規(guī)則(如物體表面有凹槽)，邊緣信息容易影響檢測(cè)結(jié)果，且由于噪聲和環(huán)境因素的影響，泄漏點(diǎn)誤檢或者漏檢的虛假報(bào)警的情況會(huì)時(shí)有發(fā)生。為了解決這些問題， 提出了基于核回歸背景預(yù)測(cè)的紅外圖像幀序列泄漏檢測(cè)方法，并與改進(jìn)的管道濾波方法相結(jié)合，能夠有效的消除邊緣信息，降低虛警率，保證檢測(cè)速度同時(shí)提高了檢測(cè)的成功率。

圖13　圖像處理各階段結(jié)果圖像

基于幀序列的泄漏診斷定位系統(tǒng)整個(gè)診斷過程如框圖14所示。

對(duì)于不規(guī)則表面紅外圖像，如果對(duì)整幅圖像進(jìn)行處理，計(jì)算量大，在通過前面幀建立管道后，以管道中心為ROI2窗口中心建立50×50的窗口。如圖15所示為連續(xù)后面幀序列利用小窗口處理的過程。

經(jīng)過基于紅外圖像幀序列的泄漏點(diǎn)檢測(cè)算法處理后，原有的一些虛警點(diǎn)被成功剔除，最終得到如圖16所示的泄漏點(diǎn)的像素質(zhì)心坐標(biāo)在圖中被框出。

圖15　不規(guī)則表面雙窗口管道濾波示意圖

圖16　不規(guī)則表面泄漏點(diǎn)指示圖

4) 基于差分熱像圖模糊核聚類分割的泄漏定位算法

為解決由于受到紅外發(fā)射率和被檢表面情況等多種因素對(duì)測(cè)試精度影響的問題，提出一種基于差分熱像圖模糊核聚類分割的泄漏定位方法。該方法利用拍攝充氣前后被測(cè)容器的紅外熱像圖進(jìn)行圖像增強(qiáng)和加權(quán)差分處理，提出基于帶有溫差因子θ的模糊核聚類分割算法來處理容器的紅外熱像圖，進(jìn)行對(duì)泄漏位置及邊界的提取。通過引入與目標(biāo)區(qū)域溫度范圍相關(guān)的參數(shù)-溫差因子θ，對(duì)于不同溫度范圍熱像圖的噪聲具有良好的自適應(yīng)抑制能力，增強(qiáng)了圖像分割的魯棒性。

圖14　基于幀序列的泄漏診斷診斷框圖

算法特點(diǎn)檢測(cè)能力適用性基于單幀紅外圖像的自適應(yīng)氣體泄漏定位算法自適應(yīng)能力強(qiáng),克服物體表面輪廓的影響,檢測(cè)效率高,計(jì)算量大基于Top-Hat算子的泄漏點(diǎn)診斷與定位算法誤判率低,檢測(cè)效率高,適用表面簡(jiǎn)單對(duì)象基于紅外圖像幀序列的氣體泄漏檢測(cè)算法克服物體表面輪廓的影響,受環(huán)境影響小,檢測(cè)步驟復(fù)雜基于差分熱像圖模糊核聚類分割的泄漏定位算法自適應(yīng)能力和抗干擾能力強(qiáng),計(jì)算速度稍慢基于紅外圖像的局部灰度-熵的泄漏檢測(cè)算法克服物體外形信息的影響,易誤判鋁制氣罐:≤31mL/min(0.1MPa)鋼制氣罐:≤45mL/min(0.1MPa)尼龍氣罐:≤12mL/min(0.1MPa)紅外發(fā)射率高、傳熱系數(shù)低的被測(cè)對(duì)象檢測(cè)效果好

圖17所示為基于帶有溫差因子θ的模糊核聚類分割算法獲得的分割結(jié)果和泄漏點(diǎn)定位結(jié)果。差分圖像分為8類，用s表示各類圖像的灰度標(biāo)準(zhǔn)差。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，泄漏目標(biāo)出現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)差最小的第四類圖像中。在圖17d中，泄漏區(qū)域A中像素連通數(shù)為16，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于非泄漏區(qū)域中像素連通數(shù)，因此可以直接通過最大像素連通數(shù)確定泄漏點(diǎn)位置，此結(jié)果與事先設(shè)置的泄漏點(diǎn)位置一致。

圖17　θ-KFCM算法模糊核聚類分割的結(jié)果

5) 基于紅外圖像的局部灰度-熵的泄漏檢測(cè)算法

作為實(shí)用簡(jiǎn)易的泄漏點(diǎn)紅外檢測(cè)算法，通過對(duì)局部熵差算法進(jìn)行改進(jìn)，選擇了計(jì)算量相對(duì)加權(quán)熵較小的局部灰度- 熵差算法。對(duì)于充氣前和充氣后的紅外圖像，選擇大小為m×n的模板分別對(duì)兩圖像掃描計(jì)算，得出所有大小為m×n所有子圖像對(duì)應(yīng)的平均灰度值和灰度概率，再由局部熵矩陣的計(jì)算方法得出每個(gè)子圖像對(duì)應(yīng)的灰度-熵值，最后得到兩圖像的局部灰度-熵矩陣。

選用兩幅圖像的局部灰度-熵差矩陣ΔH作為泄漏檢測(cè)的診斷因子，對(duì)ΔH逐點(diǎn)掃描并與設(shè)定的閾值比較：若ΔH中某一連續(xù)區(qū)域中的元素值均大于閾值δ，則判定該區(qū)域?yàn)樾孤﹨^(qū)域，并計(jì)算該連通區(qū)域的質(zhì)心，得到泄漏中心。實(shí)驗(yàn)得到的充氣前后灰度-熵差矩陣ΔH的結(jié)果如圖18所示，可以看出矩陣的三維圖中存在的突起部分即為泄漏點(diǎn)位置。

綜上所述，各種微小泄漏點(diǎn)識(shí)別紅外圖像處理算法的總結(jié)如表3所示。在實(shí)際紅外氣體泄漏檢測(cè)中可根據(jù)測(cè)試精度簡(jiǎn)繁要求來進(jìn)行選擇。

圖18　充氣壓力為0.2 MPa時(shí)的原始圖像及其局部-灰度熵差矩陣

4　結(jié)論

作為保證產(chǎn)品質(zhì)量和安全性能的重要手段之一，氣密性檢測(cè)方法也不斷在進(jìn)步，尤其傳感器技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，給氣密性檢測(cè)提供了很多可選的方式，本文針對(duì)氣密性檢測(cè)的各種方法進(jìn)行了對(duì)比闡述，簡(jiǎn)單分析了不同方法的優(yōu)勢(shì)和弊端。同時(shí)，對(duì)近年新興的超聲波氣密性檢測(cè)技術(shù)和紅外氣密性檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)論述。可以預(yù)測(cè)，泄漏檢測(cè)的未來發(fā)展方向主要集中在對(duì)泄漏靈敏度的提高、泄漏定位精度的提高和泄漏孔徑估算這三大方向上。除此之外智能化和網(wǎng)絡(luò)化也是氣密性檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]Pal-Stefan Murvay,IoanSilea (2012).A Survey on Gas Leak Detection and Localization Techniques[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2012,(25):966-973.

[2]F Mohammad, A Abdulhameed and N Kahm (2007). Application of Ultrasonic Technology for Well Leak Detection[J]. International Petroleum Technology Conference,2007,(2):1348-1352.

[3]李成貴, 曾升渝. 氣密性檢測(cè)技術(shù)及其設(shè)備[J]. 內(nèi)燃機(jī),1996, 12(5):18.

[4]江洋.氣體泄漏量超聲檢測(cè)理論及檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D].上海:上海交通大學(xué),2006.

[5]朱小明.氣壓檢漏儀原理及其應(yīng)用[J].液壓氣動(dòng)與密封,2005,(8):48-50.

[6]彭光正.氣密性檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀及檢測(cè)效率改進(jìn)方法[J]. 現(xiàn)代制造,2008,14(10):12-13.

[7]J L Hartley, F Garcia.Enhanced Method of Bubble Testing[C].Proceedings of the American Society for Non-Destructive Testing Conference,Philadelphia,USA,1980:121-129.

[8]吳孝儉, 閆榮鑫.泄漏檢測(cè)[M].北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2005.

[9]林引. 密閉容器氣密性檢測(cè)方法的仿真研究及應(yīng)用[D]. 重慶: 重慶大學(xué), 2007.

[10]Rivers, H.K., Sikora, J.G. and Sankaran, S.N. Detection of Hydrogen Leakage in a Composite Sandwich Structure at Cryogenic Temperature [J]. Journal of Spacecraft and Rockets , 2002,39(3): 452-459.

[11]Hisashi K, Ippel S. Gas Leakage Evaluation of CFRP Cross-ply Laminates under Biaxial Loadings[J]. Journal of Composite Materials,2006,(40):853-871.

[12]Kumazawa H, Aoki, TandSusuki I. Analysis and Experiment of Gas Leakagethrough Composite Laminates for Propellant Tanks[J]. AIAA Journal,2003,41(10):2037-2044.

[13]龍飛, 邢武, 盛曾慰. 氣密性檢測(cè)方法分析[J]. 液壓氣動(dòng)與密封,2001, 29(10): 21-23.

[14]F Satoru, F Kenji, S Jiro. Automatic Oil Leak Detection System for an Underground Tank[C].Proceedings of the 21st International Telecommunications Energy Conference, 1999: 16-12.

[15]G Debicki, Y Billard,Y Coudert. Leakage Rate Through a Non-cracked Concrete Wall, Comparison Between Two Situations: Air Pressure Test and Accident Conditions[J].Nuclear Engineering and Design,2005,235(17-19): 2109-2123.

[16]T Kalamees. Air Tightness and Air Leakages of New Lightweight Single-Family Detached Houses in Estonia[J]. Building and Environment,2007, 42(6): 2369-2337.

[17]龔從容,曹書平,馮磊.差壓法檢測(cè)泄漏及其準(zhǔn)確度分析[J]. 液壓與氣動(dòng), 1998,(1):29-31.

[18]肖祥正. 泄漏檢測(cè)方法與應(yīng)用[M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社, 2010.

[19]唐曉群.微量泄漏檢測(cè)儀[J].大學(xué)科技,1997,(2):37-39.

[20]趙苓. 基于紅外圖像的氣體泄漏檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究. [D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2011.

[21]張玉芝. 基于DSP的氣體泄漏超聲波檢測(cè)系統(tǒng)[J].微計(jì)算機(jī)信息, 2009,25(2):158-160.

[22]Lighthill M.J Wave in Fluids[M]. Cambridge City：Cambridge University Press, 1978.

[23]Paul S, Julie M, Albert T.Gas Coupled Ultrasonic Measurement of Pipeline Wall Thickness [J].Journal of Pressure Vessel Technology, 2005,127(2):290-293.

[24]Javid H, Shanker B, Michael D. Gas-Leak Localization Using Distributed Ultrasonic Sensors[C]. California：Smart Sensor Phenomena,Technology, 72930Z , March 08, 2009，San Diego California USA，33-38.

[25]Niels P, Dries G and Dirk J, et al. Wave Equation Based Imaging of Mode Converted Waves in Ultrasonic NDI with Sup Pressed Leakage From Nonmode Converted Waves[J].IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics,and Frequency Control,2008,55(8): 1768-1780.

[26]M G Silk. The Transfer of Ultrasonic Energy in the Diraction Technique for Crack Sizing[J].Ultrasonics, 1979,6(7): 113-121.

[27]Bartoli, lvan.Use of Interwire Ultrasonic Leakage to Quantify Loss of Prestress in Multiwiretendons[J]. Journal of Engineering Mechanics, 2011,137(5):324-333.

[28]Hoshino, Kunihiro. On Examination of the Detection Method of Leakage Oil From Sunken Ship and Quantity of the Remained Oil Using Ultrasonic Wave[C]. Tokyo：Proceedings of the International Offshore and Polar Engineering Conference, March 082005,Tokyo:596-603.

[29]李建藩.氣動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[M].廣州:華南理工大學(xué)出版社,1991:21-23.

[30]勒世久.強(qiáng)環(huán)境噪聲地下管道泄漏檢測(cè)[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào), 1994,(5):34-37.

[31]唐家秀.管道系統(tǒng)泄漏檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別方法[J].核科學(xué)與工程, 1998,9(3):220-227.

[32]曹揚(yáng).一種使用的超聲波檢漏儀[J].中南工學(xué)院學(xué)報(bào),1996,10(2):43-47.

[33]李進(jìn),陳會(huì)倉,程斌,葛德彪.氣體泄漏超聲波檢測(cè)裝置[J].工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置, 1996, (5): 49-51.

[34]龔其春,氣體泄漏超聲檢測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D].上海:上海交通大學(xué),2005.

[35]Wang Tao,PeiYu,Fan Wei. Detection of Small Gas Leaks Based on Neural Networks and D-S Evidential Theory Using Ultrasonics[J]. Insight,2014,56(4):189-194.

[36]Wang Tao, Pei Yu, Fan Wei. Leak Aperture Estimation Method Based on the Relationship Between the Sound Pressure and Container Pressure[CD].Nara, Japan:The 12th International Symposium on Fluid Control, Measurement and Visualization, 2013.

[37]Wang Tao, Wang Dongying,Pei Yu, Fan Wei. Gas Leak Location and Detection Method Based on a Multi-point Ultrasonic Sensor Array with TDOA Algorithm[J]. Measurement Science and Technology,2015,26(9):189-194.

[38]Pei Yu. The Gas Leak Locating Detection Based on the Improved Ultrasonic Transducer Array Group[I]. The 5th International Conference on Machinery, Materials Science and Engineering Applications, 2015.

[39]馬大猷,李沛滋,戴根華,等.湍流噴注噪聲的壓力關(guān)系[J].物理學(xué)報(bào),1978,27(2):121-125.

[40]彭煥良.熱成像技術(shù)發(fā)展綜述[J].激光與紅外,1997,27(3):131-136.

[41]金月麗,王濤,覃鶴宏,張睿智,范偉,容器及泄漏點(diǎn)溫度變化對(duì)紅外氣體泄漏檢測(cè)的影響的研究[J],液壓氣動(dòng)與密封,2012,(32):50-52.

[42]QIN Hehong, WANG Tao, FAN Wei. Air Leak Localization Method Based on Infrared the Rmography Using Local Gray-entropy Difference Algorithm[J].Applied Mechanics and Material,2012，(233)：200-203.

[43]Zhang Rui-zhi,Wang Tao,Zhao Ling,Fan Wei,Zhao Tong.Thermography Autofocus Applied in Air Leak Location[C]. Beijing：International Conference on Fluid Power and Mechatronics(ICFPM2011),2011(P0051): 196-201.

[44]王濤, 覃鶴宏, 趙苓,等. 基于模糊核聚類圖像分割的氣體泄漏定位研究[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2013,33(3):280-284.

[45]葛楠. 基于紅外熱成像技術(shù)的氣體泄漏診斷定位研究[D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2009.

[46]趙苓. 基于紅外圖像的氣體泄漏檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 北京: 北京理工大學(xué), 2011.

關(guān)于舉辦JB/T10365-2014《液壓電磁換向閥》等11項(xiàng)液壓閥

標(biāo)準(zhǔn)宣貫及新技術(shù)交流會(huì)的通知

2014年工業(yè)和信息化部發(fā)布了液壓電磁換向閥等11項(xiàng)液壓閥系列修訂標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)、工業(yè)和信息化部以及中國機(jī)械工業(yè)聯(lián)合會(huì)關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)宣貫的精神，為使各單位盡快了解最新的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，加深對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的理解，通過標(biāo)準(zhǔn)的有效實(shí)施，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，提高產(chǎn)品性能和質(zhì)量，本標(biāo)委會(huì)決定舉辦相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)宣貫及新技術(shù)交流會(huì)。

一、主辦單位

全國液壓氣動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì) 中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)流體傳動(dòng)與控制分會(huì)

二、承辦單位

江蘇省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督液壓件/齒輪傳動(dòng)產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)站 江蘇省機(jī)械研究設(shè)計(jì)院液壓所

三、會(huì)議時(shí)間和地點(diǎn)

時(shí)間：2015年11月18日-20日；11月17日?qǐng)?bào)到

地點(diǎn)：南京東宮大酒店

四、聯(lián)系人

(南京) 朱玲徐澄電話: 025-66062051

楊永軍 電話: 025-52409115

(北京)羅經(jīng) 電話: 010-82285320

全國液標(biāo)委秘書處