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基于物聯(lián)網(wǎng)和超聲導波的管道檢測系統(tǒng)研究

2013-05-03 09:11:54陳志奎賈少攀張清辰
中國測試 2013年2期
關(guān)鍵詞:信號檢測信息

陳志奎,賈少攀,趙 亮,張清辰

(1.大連理工大學軟件學院,遼寧 大連 116621;2.西南大學計算機與信息科學學院,重慶 400715)

0 引 言

城市管道泄漏和斷裂等故障會造成嚴重的浪費并威脅著城市安全,管道檢測能夠有效檢測管道故障,避免不必要的浪費,保障居民安全。現(xiàn)在城市管道的檢測大多采用超聲導波無損檢測技術(shù),然而超聲導波管道檢測系統(tǒng)在進行管道檢測時,維修人員需要深入地下將檢測設(shè)備安裝到需要檢測的管道上,這使得維修人員的工作量和工作難度很大,并且現(xiàn)在的管道檢測系統(tǒng)中并沒有對管道工作環(huán)境信息進行分析預警的功能。所以,目前需要設(shè)計和開發(fā)一套完整的城市管道檢測預警系統(tǒng)來解決以上的問題,物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)提供了新的解決思路。物聯(lián)網(wǎng)被描述為一個新興的全球性的基于因特網(wǎng)的信息服務(wù)架構(gòu)[1]。物聯(lián)網(wǎng)體系主要可以分為感知識別層、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層、管理服務(wù)層和綜合應(yīng)用層[2]。

本研究采用物聯(lián)網(wǎng)、超聲導波檢測、數(shù)據(jù)處理、信號處理等技術(shù),設(shè)計和開發(fā)了一套基于物聯(lián)網(wǎng)和超聲導波的城市管道檢測系統(tǒng),實現(xiàn)管道數(shù)據(jù)采集、缺陷定位、無線組網(wǎng)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)分析、預警等功能。

1 管道檢測預警系統(tǒng)設(shè)計

1.1 系統(tǒng)框架

基于物聯(lián)網(wǎng)和超聲導波的城市管道檢測系統(tǒng)分為4部分:(1)管道信息智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,該部分主要負責激勵超聲導波信號,接收管道回波信號,采集管道工作環(huán)境信息;(2)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),包括無線傳感網(wǎng)、通信網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)以及智能網(wǎng)關(guān),這一部分主要實現(xiàn)節(jié)點采集信息的傳輸;(3)基于物聯(lián)網(wǎng)和超聲導波的城市管道檢測系統(tǒng)云端數(shù)據(jù)處理中心平臺,該部分主要功能是實現(xiàn)控制超聲導波探頭陣列激勵信號、管道信息分析處理、缺陷定位、提供預警等,為相關(guān)部門提供解決方案;(4)管理控制平臺,主要響應(yīng)管理人員的操作,根據(jù)管道檢測結(jié)果通知管道維護人員進行維修。

1.2 智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點設(shè)計

智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點分為環(huán)境信息采集節(jié)點和超聲導波信號激勵采集節(jié)點兩種。智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點結(jié)構(gòu)圖

1.2.1 環(huán)境信息采集節(jié)點

環(huán)境信息采集節(jié)點主要負責采集管道工作環(huán)境的信息(空氣溫濕度、酸性程度等),用來作為判斷管道是否腐蝕的輔助依據(jù)。這些節(jié)點通過無線方式將數(shù)據(jù)傳送到網(wǎng)關(guān),交由云端數(shù)據(jù)處理中心處理。

1.2.2 超聲導波信號激勵采集節(jié)點

超聲導波在一個位置固定脈沖回波陣列就可做管道的雙向無損檢測,通過回波信號識別管道的腐蝕、焊縫等缺陷[3]。根據(jù)脈沖回波法原理,采用同端激勵、同端接收的方式進行管道檢測,所以超聲導波信號激勵采集節(jié)點既負責激勵導波信號也負責采集回波信號。該節(jié)點由高性能的嵌入式處理器和裝配到管道上的超聲導波探頭陣列[4-5]組成。嵌入式處理器設(shè)定激勵信號參數(shù)、產(chǎn)生超聲導波激勵信號,由超聲導波探頭陣列在管道表面激發(fā),接收回波信號。回波信號經(jīng)過一定處理后傳輸?shù)皆贫藬?shù)據(jù)處理中心進行進一步分析。

管道中的導波分為軸對稱縱向模態(tài)、軸對稱扭轉(zhuǎn)模態(tài)和非軸對稱彎曲模態(tài)。對于軸對稱縱向模態(tài)中的L(0,2)模態(tài)而言,它主要有以下特點:在相當寬頻率范圍內(nèi),該模態(tài)幾乎非頻散;傳播速度最快,任何不希望出現(xiàn)的模態(tài)信號都在其后到達,易于在時域內(nèi)識別;內(nèi)外表面的徑向位移相對較小,波在傳播過程中能量泄漏較少,傳播距離相對較遠[6]。

所以,在管道檢測時超聲導波信號激勵采集節(jié)點激發(fā)L(0,2)模態(tài)的超聲導波信號。超聲導波信號是一個經(jīng)海寧窗調(diào)制的5~10周期的單音頻脈沖信號[7],經(jīng)海寧窗函數(shù)調(diào)制的單音頻疊加信號定義為

式中:n——選用的單音頻數(shù)目;

fc——信號的中心頻率;

t——時間。

1.3 云端數(shù)據(jù)處理中心設(shè)計

云端數(shù)據(jù)處理中心主要分為管道數(shù)據(jù)分析處理和預警平臺兩部分,其結(jié)構(gòu)框架如圖2所示。

1.3.1 管道數(shù)據(jù)分析處理平臺設(shè)計

管道數(shù)據(jù)分析處理平臺可以設(shè)定超聲導波激勵信號參數(shù),控制底層節(jié)點觸發(fā)超聲導波激勵信號。底層節(jié)點采集到管道回波信號后,將數(shù)據(jù)發(fā)送到該平臺進行分析處理,經(jīng)過希爾伯特變換處理[8]之后,得到容易觀察的回波波形。

利用希爾伯特變換,對于原回波波形信號x(t),構(gòu)造出希爾伯特變換信號x^(t),然后獲得其瞬時包絡(luò),瞬時包絡(luò) α(t)定義為

當導波通過管道缺陷時,由于傳播介質(zhì)的不連續(xù)性,導波遇到缺陷處將發(fā)生反射、透射等現(xiàn)象,被分解成反射波與透射波。其中反射波形將會向超聲導波信號激勵采集節(jié)點方向傳播,然后節(jié)點采集回波波形。反射系數(shù)F和缺陷截面積與管道截面積比值β之間關(guān)系為

由式(4)可知,缺陷越大,則反射系數(shù)越大,反射波形也會變大。回波波形的大小與缺陷位置無關(guān),故建立管道缺陷位置檢測模型為

圖2 云端數(shù)據(jù)處理中心結(jié)構(gòu)框架圖

式中:XP——距管道接收信號缺陷位置;

t——激發(fā)到接收缺陷回波信號的時間間隔;

c——波速。

t可根據(jù)脈沖回波時間測定。波速取楊氏速度:

式中:E——介質(zhì)彈性模量;

ρ——介質(zhì)密度;

υ——泊松比。

故可以計算XP的值,確定缺陷在管道的軸向位置信息,管道數(shù)據(jù)分析處理平臺將回波波形和缺陷信息交給控制平臺,通過手機移動網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到維修人員的手機上,通知維修人員進行管道維修。

1.3.2 預警平臺設(shè)計

對各種常見的惡劣管道工作環(huán)境信息進行采集后,建立GA-BP網(wǎng)絡(luò)預測模型[9]。首先建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的預測模型,在分析BP網(wǎng)絡(luò)預測模型對管道工作環(huán)境信息預測的基礎(chǔ)上,針對該模型的不足,采用遺傳算法進一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始模型。通過使用GABP網(wǎng)絡(luò)預測模型對管道周圍環(huán)境的信息的分析,預測管道是否處于惡劣的工作環(huán)境。

2 實驗仿真

2.1 實驗仿真環(huán)境

在實驗環(huán)境中,空氣溫濕度采集節(jié)點、酸性程度采集節(jié)點和超聲導波信號激勵采集節(jié)點硬件配置相同。表1和表2分別描述了環(huán)境信息采集節(jié)點(空氣溫濕度采集節(jié)點、酸性程度采集節(jié)點)和超聲導波信號激勵采集節(jié)點的硬件配置。云端數(shù)據(jù)處理中心平臺采用了一個普通的服務(wù)器。表3描述了該服務(wù)器的CPU、內(nèi)存和硬盤大小信息。

由于環(huán)境信息采集節(jié)點采集的信息和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中采集的信息基本一致,處理簡單,所以以下部分只介紹超聲導波信號激勵采集節(jié)點的部分實驗仿真數(shù)據(jù)和結(jié)果。

在實驗中,分別對直徑203.2mm、長3000mm鋼管(Pipeline1)和直徑304.8mm、長4 000mm鋼管(Pipeline2)兩種不同規(guī)格的管道進行了測試。Pipeline1實驗是對管道的同一位置不同缺陷的測試,Pipeline2是對管道不同位置不同缺陷的測試。實驗中管道缺陷是用砂輪切割機對管道切割所造成的損失。對Pipeline1管道和Pipeline2管道缺陷設(shè)置分別如表4和表5所示。

表1 環(huán)境信息采集節(jié)點硬件配置表

表2 超聲導波信號激勵采集節(jié)點硬件配置表

表3 云端服務(wù)器硬件配置表

表4 Pipeline1管道缺陷設(shè)置1)

表5 Pipeline2管道缺陷設(shè)置

2.2 實驗仿真結(jié)果

在實驗時,只需要將智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點安裝在管道上,就可以在控制平臺上控制超聲導波激勵采集節(jié)點檢測管道。節(jié)點安裝后,不再拆卸,用于以后的管道檢測,減少了每次檢測的人工安裝過程。

實驗時,探頭陣列均布置在距管道左端250mm處。圖3是Pipeline1管道上7.21%缺陷的回波波形。Pipeline1管道上不同缺陷經(jīng)過希爾伯特變換后的回波波形如圖4所示。圖4中的0.00%曲線表示Pipeline1管道無缺陷的回波波形。Pipeline2管道上不同缺陷經(jīng)過希爾伯特變換后的回波波形如圖5所示。

由采集到的Pipeline1管道缺陷數(shù)據(jù)分析,Pipeline1管道缺陷位于圖4每條曲線的波包處;由采集到的Pipeline2管道缺陷數(shù)據(jù)分析,Pipeline2管道缺陷依次位于圖5中的a、b、c、d 4個波包處。

圖3 Pipeline1管道7.21%缺陷回波波形

圖5 Pipeline2不同缺陷希爾伯特變換后回波波形

由于探頭陣列布置在距管道左端250mm處,得到的波形整體向后偏移250mm,所以在計算檢測位置時應(yīng)減去偏移量。Pipeline1和Pipeline2缺陷位置檢測結(jié)果分別如表6和表7所示,可知管道缺陷檢測位置相對誤差在5%以內(nèi)。

表6 Pipeline1管道缺陷檢測結(jié)果

表7 Pipeline2管道缺陷檢測結(jié)果

3 結(jié)束語

本文設(shè)計并實現(xiàn)了一套基于物聯(lián)網(wǎng)和超聲導波城市管道檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用物聯(lián)網(wǎng)、超聲導波檢測、數(shù)據(jù)處理、信號處理等技術(shù),實現(xiàn)城市管道數(shù)據(jù)采集、缺陷定位、無線組網(wǎng)、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)分析、預警等功能。該系統(tǒng)將城市管道的超聲導波無損檢測技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合,減少管道檢測中的人工操作,缺陷定位誤差在5%以內(nèi),提供了管道工作環(huán)境信息分析預警功能。

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