艾學(xué)忠，袁天奇，閆 敏，楊葉禮，陳思宇

（1. 吉林化工學(xué)院信息與控制工程學(xué)院，吉林吉林 132000；2. 東北電院開(kāi)元科技有限公司，吉林吉林 132000）

0 引 言

近年來(lái)，我國(guó)的新能源發(fā)展速度很快，風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電數(shù)量都是全球最高，但火力發(fā)電量占比依然超過(guò)70%，處主導(dǎo)地位。鍋爐是火力發(fā)電的主要設(shè)備，其安全穩(wěn)定高效運(yùn)行至關(guān)重要，鍋爐承壓管線(xiàn)泄漏占火力發(fā)電鍋爐運(yùn)行故障的 67%[1-3]。因此，準(zhǔn)確及時(shí)檢測(cè)到鍋爐承壓管線(xiàn)泄漏故障，對(duì)于妥善安排鍋爐檢修、縮短停爐時(shí)間以及降低維修費(fèi)用具有重要意義[4-5]。管道泄漏檢測(cè)與定位方面，學(xué)者們進(jìn)行了大量的研究。朱艷等基于傅里葉變換對(duì)中低壓輸氣管道兩點(diǎn)泄漏動(dòng)態(tài)壓力波信號(hào)進(jìn)行濾波及時(shí)域特征分析，總結(jié)了管道發(fā)生兩點(diǎn)泄漏的信號(hào)特征[6]。吉霞等對(duì)管道泄漏噪聲的數(shù)值進(jìn)行仿真，為噪聲研究提供了新的途徑[7]。高松巍等提出輸氣管道泄漏點(diǎn)的相關(guān)算法，不僅可以判斷管道是否發(fā)生泄漏，而且可以確定泄漏點(diǎn)的位置[8]。陳琰等采用基于負(fù)壓力波的方法采集壓力數(shù)據(jù)對(duì)泄漏進(jìn)行檢測(cè)和定位，并用雙壓力傳感器判斷負(fù)壓力波傳播方向[9]。目前針對(duì)管道泄漏，主要采用經(jīng)過(guò)傅里葉分析后進(jìn)行頻譜分析濾波的檢測(cè)方法，通過(guò)分析被測(cè)信號(hào)中是否含有敏感頻段音頻、振動(dòng)、壓力波等信號(hào)來(lái)判斷有無(wú)泄漏故障[10]，且對(duì)于泄露信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確定位。然而由于自然界大量的信號(hào)是非平穩(wěn)的，快速傅里葉變換對(duì)非平穩(wěn)過(guò)程的分析有局限性，僅能獲取一段信號(hào)總體上包含哪些頻率成分，不能分析任意時(shí)刻信號(hào)的局部特征，不能對(duì)任意泄漏信號(hào)做出準(zhǔn)確判斷[11-12]。時(shí)頻分析法是 20世紀(jì)90年代新興的數(shù)字信號(hào)處理方法，具有能給出各個(gè)頻率成分出現(xiàn)的時(shí)間，信號(hào)頻率隨時(shí)間變化情況，各個(gè)時(shí)刻瞬時(shí)頻率及其幅值等優(yōu)點(diǎn)，且近年來(lái)程控濾波器被廣泛地應(yīng)用于音頻信號(hào)處理領(lǐng)域，具有低噪聲、低功率、中心頻率可控等優(yōu)點(diǎn)。本文采用程控濾波放大處理與快速傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換相結(jié)合的時(shí)頻分析方法，用時(shí)頻圖表征泄漏信號(hào)的時(shí)頻特征，能夠從雜亂的背景噪聲中準(zhǔn)確獲取泄露聲，取得較好的應(yīng)用效果[13]。

1 鍋爐承壓管線(xiàn)泄露聲頻信號(hào)采集原理

鍋爐承壓管線(xiàn)泄露音頻信號(hào)采集原理如圖1所示。包括麥克拾音器、前置放大器、程控濾波器、增益補(bǔ)償器以及嵌入式微處理器。嵌入式微處理器是核心部件，采用STM32F373VCT6，該芯片內(nèi)置DSP處理器、32KB的RAM、16位ADC，適于音頻信號(hào)采集分析處理；麥克拾音器將聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換成mV級(jí)電信號(hào)；前置放大電路將mV級(jí)電信號(hào)放大至適于嵌入式微處理器A/D轉(zhuǎn)換的信號(hào)ADC1；程控濾波器受STM32F373VCT6控制，對(duì)前置放大信號(hào)進(jìn)行濾波處理，對(duì)采集信號(hào)加頻率窗口；增益補(bǔ)償放大器將程控濾波器輸出信號(hào)放大為ADC2，提高采集電路對(duì)泄露聲的靈敏度。

圖1 鍋爐承壓管線(xiàn)泄漏產(chǎn)生的音頻信號(hào)采集原理Fig.1 Audio signal acquisition generated by boiler pressure pipeline leakage

2 改進(jìn)時(shí)頻分析方法

鍋爐工作時(shí)的背景聲強(qiáng)度很高，包括火焰燃燒、引送風(fēng)、汽包沸騰、蒸汽傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)的噪聲。承壓管線(xiàn)泄漏初期音頻信號(hào)相對(duì)于背景聲來(lái)說(shuō)很弱，很難準(zhǔn)確采集和判斷[17]。為此，對(duì)傳統(tǒng)的采集分析過(guò)程進(jìn)行改進(jìn)。在圖1中，前置放大輸出的信號(hào)ADC1為全譜系音頻信號(hào)，包含背景聲和泄露聲（如果存在泄漏故障）；ADC1被嵌入式微處理器轉(zhuǎn)換后做快速傅里葉變換（FFT）進(jìn)行初步分析，嵌入式微處理器根據(jù)運(yùn)算分析結(jié)果控制程控濾波器對(duì)前置放大信號(hào)加動(dòng)態(tài)頻率窗濾除背景聲，再經(jīng)過(guò)增益補(bǔ)償放大器進(jìn)行幅值放大輸出信號(hào) ADC2（強(qiáng)化泄露聲）；ADC2被嵌入式微處理器轉(zhuǎn)換后，加時(shí)間窗做短時(shí)傅里葉變換（STFT）并生成時(shí)頻圖，通過(guò)時(shí)頻特征表征泄漏信號(hào)，實(shí)現(xiàn)鍋爐承壓管線(xiàn)泄漏故障的準(zhǔn)確判斷[18-19]。

3 電路設(shè)計(jì)與建模

按照?qǐng)D1中鍋爐承壓管線(xiàn)泄露音頻信號(hào)采集原理搭建音頻信號(hào)采集硬件電路，如圖2所示。采用ADI公司的LTspicc模擬電路仿真器進(jìn)行仿真驗(yàn)證。前置放大器U2使用低失調(diào)、低噪聲、單電源運(yùn)放OPA2335，反相放大方式，交流信號(hào)參考點(diǎn)平移至1.25 V，增益可調(diào)整；程控濾波器使用開(kāi)關(guān)電容濾波器LTC1068-50，采用3.3 V單電源供電，工作于模式 2，按照?qǐng)D中元件參數(shù)濾波器通頻在FL=0 .8*Fccntcr和FH=1 .2×Fccntcr之間，其中，F(xiàn)L為低通頻率，F(xiàn)H為高通頻率，F(xiàn)ccntcr為中心頻點(diǎn)的頻率。濾波器中心頻點(diǎn)控制信號(hào) Fclk由嵌入式微處理器給出，為方便仿真實(shí)驗(yàn)該信號(hào)用信號(hào)源模擬；增益補(bǔ)償放大器U3也使用OPA2335，反相放大方式，交流信號(hào)參考點(diǎn)平移至1.25 V，增益可調(diào)整。

圖2 音頻信號(hào)采集電路Fig.2 Audio signal acquisition circuit

文獻(xiàn)[20]在針對(duì)管道泄漏噴流噪聲頻譜規(guī)律的實(shí)驗(yàn)研究中表明，在其余外界條件不變的情況下，當(dāng)氣體壓力為0.2 MPa，泄露口徑分別為1、2、4 mm時(shí)，泄露聲峰值頻率分別在8、5、4 kHz附近，即峰值頻率隨泄漏口徑的增大而降低，但聲壓級(jí)隨泄漏口徑的增大而增大。當(dāng)泄漏口徑為1 mm，氣體壓力分別為 0.3、0.4、0.5、0.7 MPa時(shí)，泄露聲峰值頻率在7 kHz附近，即泄露聲峰值頻率隨氣體壓力的增大變化不大，但聲壓級(jí)隨著壓力增大而明顯增大，且泄漏峰值頻率與噴流噪聲速度成正比，范圍在 3～15 kHz之間。鍋爐背景聲頻率在1 500 Hz以下，以4 kHz附近泄露聲為例進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。電路調(diào)試步驟：

（1） 創(chuàng)建一個(gè)分段線(xiàn)性電壓源，其中包含實(shí)際錄制的某一音頻信號(hào)的一系列電壓及對(duì)應(yīng)的時(shí)間，可將此數(shù)據(jù)直接讀入 LTspicc中，以此來(lái)模擬麥克風(fēng)傳感器采集的信號(hào)。

（2） 調(diào)整電路工作參數(shù)：① 在信號(hào)輸入端接入頻率4 kHz、峰峰值50 mV的交流信號(hào)，調(diào)整前置放大器電位器U4使輸出ADC1的峰峰值為2 V；② 程控增益放大器的中心頻點(diǎn)控制信號(hào) Fclk設(shè)置為 1 60kHz，此時(shí)中心頻點(diǎn)的頻率Fccntcr=Fclk/40=4 kHz，通頻帶在3.2 kHz和4.8 kHz之間；③ 調(diào)整增益補(bǔ)償放大器的電位器，U3使輸出的ADC2的峰峰值為2 V。使ADC1、ADC2的信號(hào)幅值滿(mǎn)足嵌入式微處理器的A/D轉(zhuǎn)換器對(duì)輸入信號(hào)要求。

4 仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試

對(duì)圖2所建電路進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。共做3種情況分析：（1） 對(duì)錄制的鍋爐正常運(yùn)行工況背景聲文件分析；（2） 在背景聲中疊加模擬泄露聲進(jìn)行處理分析；（3） 將錄制的鍋爐運(yùn)行中發(fā)生泄漏故障時(shí)的音頻文件導(dǎo)入所建電路模型進(jìn)行驗(yàn)證分析。

4.1 鍋爐正常運(yùn)行工況背景聲文件分析

鍋爐正常運(yùn)行工況背景聲頻文件如圖3所示，對(duì)該文件進(jìn)行短時(shí)傅里葉分析，得出時(shí)頻圖如圖4所示。可以看出正常運(yùn)行工況下只有 1 500 Hz以下的低頻背景聲，3 kHz及以上的高頻區(qū)間無(wú)信號(hào)。

圖3 鍋爐正常工況背景聲信號(hào)Fig.3 Signal waveform of boiler background sound in normal working condition

圖4 鍋爐正常工況背景聲信號(hào)時(shí)頻圖Fig.4 Time-frequency diagram of boiler background sound in normal working condition

4.2 鍋爐背景聲疊加模擬泄露聲分析

在實(shí)錄的背景聲中疊加頻率為 4 kHz、峰峰值為50 mV的模擬泄露聲，如圖5所示。將疊加后的信號(hào)導(dǎo)入圖2中的仿真電路，對(duì)前置放大輸出的ADC1信號(hào)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)傅里葉分析，得到頻域圖如圖6所示。從圖6中可以看出信號(hào)呈分散狀態(tài)，雖然能看到疊加的4 kHz信號(hào)，但無(wú)法排除分析結(jié)果中存在短時(shí)高頻噪聲的可能。

圖5 原始背景聲疊加4 kHz 和50 mV峰峰值模擬泄露聲的時(shí)域波形圖Fig.5 Time domain waveform of the original background sound plus the simulated leakage sound of 50 mV p-p at 4 kHz

圖6 未加頻率窗的原始背景聲疊加模擬泄露聲的頻域波形圖Fig.6 Time domain waveform of the original background sound plus the simulated leakage sound without frequency window

對(duì)ADC1信號(hào)引入短時(shí)傅里葉算法進(jìn)行時(shí)頻分析，得到的時(shí)頻圖如圖7所示。從圖7中可以看出，4 kHz附近存在持續(xù)的音頻信號(hào)，能夠排除突發(fā)高頻噪聲的可能。但時(shí)頻圖中存在較高的背景信號(hào)干擾，對(duì)泄漏故障判斷影響較大。為此，根據(jù)圖6中頻譜數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)程控濾波器的頻點(diǎn)，對(duì)ADC1輸出信號(hào)進(jìn)行濾波、放大得到 ADC2信號(hào)，再對(duì)ADC2信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換進(jìn)行時(shí)頻分析，得到圖8所示的時(shí)頻圖。從圖8中可以看出，由于動(dòng)態(tài)加入頻率窗和時(shí)間窗處理，時(shí)頻圖中能夠清晰地表征出疊加的模擬泄露聲，既提高了測(cè)量的靈敏度，又能有效剔除偶發(fā)的高頻噪聲影響。

圖7 未加頻率窗的原始背景聲疊加模擬泄露聲的時(shí)頻圖Fig.7 Time-frequency diagram of the original background sound plus the simulated leakage sound without frequency window

圖8 加頻率窗的原始背景聲疊加模擬泄露聲的時(shí)頻圖Fig.8 Time-frequency diagram of the original background sound plus the simulated leakage sound with frequency window

4.3 導(dǎo)入錄制的發(fā)生泄漏故障初期音頻文件進(jìn)行驗(yàn)證

現(xiàn)場(chǎng)錄制發(fā)生泄漏故障初期的原始音頻文件如圖9所示。將信號(hào)導(dǎo)入圖2中的仿真電路，對(duì)前置放大輸出的ADC1信號(hào)做傅里葉分析，得到圖10所示的頻域圖。根據(jù)對(duì)ADC1信號(hào)頻域分析的結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)程控濾波器的頻點(diǎn)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波和放大，即動(dòng)態(tài)加頻率窗得到ADC2信號(hào)。為了驗(yàn)證該方法的有效性，對(duì)ADC1和ADC2做短時(shí)傅里葉分析得到如圖11和圖12所示的時(shí)頻圖。圖11表明，未加頻率窗的時(shí)頻分析結(jié)果無(wú)法識(shí)別初期泄漏故障。圖12表明，動(dòng)態(tài)加頻率窗的時(shí)頻分析結(jié)果能夠清楚判斷初期的泄漏故障。

圖9 實(shí)錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號(hào)時(shí)域波形圖Fig.9 Time domain waveform of the recorded audio signal for the leaking fault

圖10 實(shí)錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號(hào)頻域波形圖Fig.10 Frequency domain waveform of the recorded audio signal for the leaking fault

圖11 實(shí)錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號(hào)未加頻率窗的時(shí)頻圖Fig.11 Time-frequency diagram of the recorded audio signal for the leaking fault without frequency window

圖12 實(shí)錄發(fā)生泄漏故障的音頻信號(hào)加頻率窗后的時(shí)頻圖Fig.12 Time-frequency diagram of the recorded audio signal for the leaking fault with frequency window

5 結(jié) 論

本文介紹的鍋爐承壓管線(xiàn)泄露聲頻信號(hào)采集方案，創(chuàng)新點(diǎn)在于通過(guò)雙通道采集信號(hào)將傳統(tǒng)傅里葉變換與可編程濾波技術(shù)相結(jié)合，使用FFT算法對(duì)前置放大信號(hào)進(jìn)行粗略分析，根據(jù)粗略分析結(jié)果控制可編程濾波器，對(duì)前置放大信號(hào)加動(dòng)態(tài)頻率窗。再通過(guò)短時(shí)傅里葉變換對(duì)被采集信號(hào)加時(shí)間窗，在此基礎(chǔ)上分析出鍋爐運(yùn)行工況下音頻信號(hào)的時(shí)頻特征，及時(shí)準(zhǔn)確判定承壓管線(xiàn)是否存在泄漏故障。仿真與實(shí)驗(yàn)測(cè)試對(duì)比可以看出：采用可編程濾波器對(duì)被采集信號(hào)加頻率窗之后，在泄露聲頻率范圍內(nèi)能夠有效提升檢測(cè)承壓管線(xiàn)泄露聲信號(hào)的靈敏度；采用短時(shí)傅里葉變換（STFT）對(duì)被采集信號(hào)加時(shí)間窗分析形成時(shí)頻圖，能夠去除短時(shí)敏感頻率的環(huán)境噪聲影響，提高故障判斷的準(zhǔn)確性。