爐膛聲學測溫中聲波飛渡時間測量的實驗研究

吳莉，陳勵軍

?

爐膛聲學測溫中聲波飛渡時間測量的實驗研究

吳莉，陳勵軍

(東南大學信息科學與工程學院，江蘇南京 210096)

爐膛內溫度分布的實時監測對大型燃煤鍋爐的控制和診斷具有重要意義。聲波飛渡時間作為聲學測溫方法中的重要參數，因爐膛內復雜的燃燒環境而很難精確測量。以國內機組容量為50 MW的燃煤鍋爐為研究對象，分析了爐膛內背景噪聲以及不同頻率的單頻信號在爐膛內的衰減特性，從而確定測溫中的聲波信號頻段。并提出采用互相關時延估計法結合希爾伯特變換取包絡的方法獲得聲波飛渡時間。實驗結果表明，采用取包絡的方法相比未取包絡具有更高的精度和更好的穩定性。

聲學測溫；聲波飛渡時間；衰減特性；互相關時延估計；希爾伯特變換

0 引言

在電站鍋爐中，爐內溫度場分布是其穩定運行和高效燃燒的重要指標之一。聲學測溫方法因具有非接觸式測溫、實時性好且能工作在惡劣的環境之下等優點[1]，近20年來，備受國內外研究者的青睞。目前在國外已經有成型的產品并且已經投入實際應用[2]，而國內該項技術尚處于基礎研究和實驗室研究階段[3-4]。

聲波在爐膛內飛渡時間的測量是聲學測溫方法的關鍵，但爐膛內復雜的燃燒環境(包括變化的煙氣成分、微粒物質、傳播路徑、煙氣速率等)給這一關鍵量的精確測量帶來很大的難度。因此，爐膛內背景噪聲的研究以及聲波飛渡時間精確測量方法的選擇尤為重要[5]。文中通過研究國內機組容量為50 MW的鍋爐運行時的背景噪聲和不同頻率單頻信號在爐膛內的衰減特性，從而確定測溫的聲波信號頻段。此外，提出采用互相關時延估計與希爾伯特變換取包絡相結合的方式獲得聲波飛渡時間，最后分別對取包絡和未取包絡的情況下獲得的聲波飛度時間進行了精度分析。

1 聲學測溫原理

聲學測溫是基于聲波在介質中的傳播速度與介質的溫度有關這一原理。根據平面波的運動方程、波動方程和氣體狀態方程推導出聲學測溫的原理方程如下[6]：

圖1 聲波測溫原理示意圖

2 聲波飛渡時間測量基本理論

2.1 互相關時延估計原理

互相關時延估計是利用兩個空間上相互獨立的信號的相關函數來估計時間延遲。

根據自相關函數性質可知：

2.2 互相關時延估計精度分析

任何時延估計方法得到的時延估計精度都受到克拉美-羅下界的限制，當輸入信噪比較小時，互相關時延估計精度的最優下界表達式為[7]

2.3 希爾伯特變化原理

3 測溫聲波信號的頻段選擇

爐膛內的高強度噪聲給聲波飛渡時間的測量帶來很大難度，由于聲波信號的選擇顯得尤為重要。由于掃頻信號的相關函數具有明顯峰值，且可以對最大旁瓣值產生抑制，能提高飛渡時間測量的準確性[9]，所以本文采用掃頻信號作為測溫信號。此外，為了保證接收端可以接收到發射信號，需要對爐膛的背景噪聲以及聲波信號在爐膛傳播過程中的衰減特性進行研究。

3.1 機組容量為50 MW的鍋爐現場實驗裝置

在國內某電廠機組容量為50 MW的鍋爐進行實驗，鍋爐觀火孔位置分布和實驗裝置示意圖如圖2所示。在發射端，工控機控制信號發生器產生指定頻率的發射信號，經過功率放大器放大后輸出至固定在爐膛觀火口處的揚聲器，驅動揚聲器發出聲波信號。在接收端，傳聲器接收爐膛內各種聲波信號，并把信號轉發至多通道數據采集卡，數據采集卡由工控機控制，其采樣頻率為50 kHz，采樣時間根據發射信號形式而改變。

圖2 現場鍋爐觀火孔位置分布和實驗裝置示意圖

3.2 爐膛背景噪聲研究

當鍋爐運行時，爐膛內的背景噪聲主要包括：燃料的燃燒噪聲、吹灰器吹灰的噪聲、煙氣橫列管束的風吹聲以及其他機械噪聲[10]。為確定測溫信號的頻帶，需要先對爐膛背景噪聲進行采樣分析。在鍋爐的某個看火口處采集噪聲信號，對其分析后發現，其聲壓級不超過110 dB，而且頻譜主要集中在1 000 Hz以下，如圖3所示。此外，爐膛背景噪聲的概率密度函數具有對稱性，且近似為高斯分布。

3.3 聲波信號在現場爐膛內的衰減特性研究

聲波信號在傳播的過程中，會有一定的衰減，而且頻率越高，衰減越大，有效傳播路徑越短。通過對不同頻率單頻信號在爐膛中傳播衰減特性的研究，結合背景噪聲的特性，從而確定掃頻信號的掃頻區間。

在現場鍋爐實驗中，以鍋爐的1號和3號觀火孔為測點，其中一端為聲波發射端，一端為聲波接收端。發射端信號為1～10 kHz的單頻信號，信號周期個數為300。其中，單頻信號的幅度、發射端功率放大器檔位保持一致。聲波信號通過爐膛，在接收端采集信號。采集到的信號為發射信號衰減后信號與爐膛背景噪聲信號的疊加。

圖3 爐膛背景噪聲聲壓譜級圖

當單頻信號的頻率為1 kHz時，采集到的背景噪聲和接收信號的聲壓譜級(參考聲壓為20μPa)如圖4所示。由圖4可知，接收信號在頻率為1 kHz處有很明顯的信號，其聲壓級為88.01 dB，信噪比約為20 dB。

圖4 單頻信號為1 kHz時接收信號和背景噪聲聲壓譜級圖

當單頻信號的頻率為2 kHz時，采集到的背景噪聲和接收信號的聲壓譜級(參考聲壓為20μPa)如圖5所示。由圖5可知，接收信號在頻率為2 kHz處的信號聲壓級為75.57 dB，信噪比也約為20 dB。

當單頻信號的頻率為3 kHz時，采集到的背景噪聲和接收信號的聲壓譜級如圖6(a)所示。由圖6(a)可知，接收信號在頻率為3 kHz處的信號相比圖4、圖5有所減弱，對其局部放大后得圖6(b)，此時3 kHz處的信號的聲壓級為53.32 dB，信噪比約為15 dB。

當單頻信號的頻率分別為4 kHz、5 kHz時，其對應的背景噪聲和接收信號的聲壓譜級圖的局部放大圖如圖7、8所示。由圖7和圖8可知，此時接收信號中單頻信號強度較小，信噪比也比較低。當單頻信號的頻率為5 kHz時，接收信號在5 kHz處的信噪比最大約為3 dB。

圖5 單頻信號為2 kHz時接收信號和背景噪聲聲壓譜級圖

圖6 單頻信號為3 kHz時接收信號和背景噪聲聲壓譜級圖及局部 放大圖

當單頻信號頻率大于5 kHz時，接收信號中正弦信號幾乎完全淹沒在噪聲中，圖9為單頻信號頻率為6 kHz時，接收信號和背景噪聲聲壓譜級局部放大圖。

圖7 單頻信號為4 kHz時接收信號和背景噪聲聲壓譜級局部放大圖

圖8 單頻信號為5 kHz時接收信號和背景噪聲聲壓譜級局部放大圖

圖9 單頻信號為6 kHz時接收信號和背景噪聲聲壓譜級局部放大圖

根據現場的試驗測量，爐膛內溫度為1 200 ℃，聲波飛渡時間為10 ms。若采用互相關時延估計法測量聲波飛渡時間，在理論上只會產生0.03 ℃的溫度誤差。由此可見，采用互相關時延估計法來估計聲波飛渡時間，理論上可以得到非常高的估計精度。

4 數據處理和分析

首先根據發射信號的頻率間隔，對接收信號進行帶通濾波處理。帶通濾波器的濾波區間為950～3 050 Hz，階數為1 024階。此時，濾波后產生的群時延為

為得到更加準確的結果，在計算聲波飛渡時間時，需要剔除濾波器帶來的群時延。

對濾波后的接收信號與發射信號做互相關運算，圖10和圖11分別為2號觀火孔處的120幀信號與發射信號之間的互相關函數歷程圖和互相關函數包絡歷程圖及局部放大圖。

從圖11(a)可以看出，互相關函數包絡歷程圖中存在一個由直達波形成的清晰且穩定的互相關峰和一個由爐墻反射產生的多條傳播路徑形成的較微弱的互相關峰。

由圖10(b)可知，未取包絡的互相關函數歷程圖中存在兩個清晰且穩定的峰值和一個清晰的負峰值。為進一步驗證多峰確實存在，取圖10(b)中某一幀信號得到圖12。從圖12中可以看出，此時互相關函數中確實存在多個峰值點。相比之下，取包絡后的互相關函數歷程圖的峰值點較為單一和穩定。

圖13為互相關函數取包絡和未取包絡時得到的時延估計分布圖。統計得到兩種情況下的時延估計均值均為12.1 ms。但是，從圖中可以看出，互相關函數未取包絡時，時延估計值在兩個時延點處均勻地跳變。而互相關函數取包絡時，時延估計值則相對穩定。統計得到互相關函數未取包絡時的時延估計均方差為3.300 5×10-4s，而互相關函數取包絡時的時延估計均方差僅為1.732 0×10-4s。令爐膛內的溫度為1 200 ℃，互相關函數未取包絡時，時延估計均方差對應的溫度均方差為32.7 ℃，而互相關函數取包絡時，時延估計均方差對應的溫度均方差僅為17.18 ℃?？梢姡ハ嚓P函數取包絡后時延估計值較為穩定，這對實時測量爐膛內的溫度場分布具有重要意義。

圖10 互相關函數歷程圖及其部放大圖

圖11 互相關函數包絡歷程圖及其局部放大圖

Fig.12 互相關歷程圖中一幀信號圖

圖13 互相關函數取包絡和未取包絡時延分布圖

5 結論

(1) 機組容量為50 MW的鍋爐爐膛的背景噪聲聲壓級在110 dB以下，頻譜主要集中在 1 kHz以下。噪聲概率密度函數具有對稱性，近似為高斯分布。

(2) 爐膛聲波衰減特性測試實驗分析結果表明：當信號頻率小于3 kHz時，衰減較??；當信號頻率大于3 kHz時，衰減急劇增大；當頻率大于5 kHz時，聲波信號幾乎全部淹沒在背景噪聲中。本文采用掃頻區間為1～3 kHz的線性掃頻信號作為聲波發射信號。

(3) 爐膛聲波飛渡時間的測量結果表明，接收與發射信號互相關函數歷程圖中有多個峰值點。為減小多峰帶來的誤差，本文提出采用互相關時延估計法與希爾伯特變換取包絡相結合的方法計算爐膛內聲波的傳播時間，即聲波飛渡時間。實驗結果表明，互相關函數取包絡相比互相關函數未取包絡可以獲得更加穩定且準確的聲波飛渡時間，這對聲學法測量鍋爐爐膛內的溫度場分布具有重大意義。

[1] SHEN Guoqing, ZHANG Shiping, AN Liansuo. Study on Sound Source in Acoustic Pyrometry of Boiler Furnace[J]. Electric Power Science and Engineering, 2013, 29(2): 49-55.

[2] KLEPPER J A, RENO N V. Method and apparatus formeasuring acoustic wave velocity using impulse response[J]. J. Acoust. Soc. Am., 1994, 98(1): 27-28.

[3] 田豐, 邵富群, 王福利. 基于聲波的工業爐溫度場測量技術[J]. 沈陽航空工業學院學報, 2001, 18(3): 10-11.

TIAN Feng, GUO Fuqun, WANG Fuli. Industrial furnace temperature field measurement technology based on sound waves[J]. Journal of Shenyang Institute of Aeronautical Engineering, 2001, 18(3): 10-11.

[4] 姜根山, 安連鎖, 楊昆. 溫度梯度場中聲線傳播路徑數值研究[J]. 中國電機工程學報, 2004, 24(10): 210-214.

JIANG Genshan, AN Liansuo, YANG Kun. Numerical study on the propagation path of sound ray through the temperature grandient field[J]. Proceedings of the CSEE, 2004, 24(10): 210-214.

[5] 安連鎖, 張世平, 李庚生, 等. 電站鍋爐聲學監測中互相關時延估計影響因素研究[J]. 動力工程學報, 2012, 32(2): 112-117.

AN Liansuo, ZHANG Shiping, LI Gengsheng, et al. Factors influencing cross-correlation time delay estimation of acoustic measurement for power boilers[J]. Journal of Chinese of Power Engineering, 2012, 32(2): 112-117.

[6] KLEPPE J A. The application of digital signal processing to acoustic pytometry[J]. IEEE, 1996, 520-422.

[7] 苗錦, 劉志強, 張跟鵬. 基于互相關時延估計方法及其精度分析[J]. 艦船電子工程, 2008, 28(6): 98-100.

MIAO Jin, LIU Zhiqiang, ZHANG Genpeng. Cross correlation method and precision analysis of time-delay estimation[J]. Ship Electonic Engineering, 2008, 28(6): 98-100.

[8] 管致中, 夏恭恪, 孟橋. 信號與線性系統上冊[M]. 北京: 高等教育出版社, 2008.

GUAN Zhizhong, XIA Gongke, MENG Qiao. Signals and linear systems[M]. Beijing: Higher Education Press, 2008.

[9] 張波, 安連鎖, 沈國清. 互相關函數在聲學測溫系統中的誤差分析[J]. 電子科學與工程, 2006(1): 45-47.

ZHANG Bo, AN Liansuo, SHENG Guoqing. Error analysis of acoustic pyrometer based on cross-correlation method[J]. Electric power science and engineering, 2006(1): 45-47.

[10] 張世平, 安連鎖, 沈國清. 電站鍋爐聲學測溫中爐膛聲場及熱態背景噪聲特性研究[J]. 華北電力大學學報, 2011, 38(6): 68-74.

ZHANG Shiping, AN Liansuo, SHEN Guoqing. Study on characteristic of sound field and hot-state background acoustic noise in boiler furnace of acoustic pyrometry[J]. Journal of North China Electric Power University, 2011, 38(6): 68-74.

Experimental research on ‘time of flight’ measurement inacoustic pyrometry for furnace

WU Li,CHEN Li-jun

(School of Information Science & Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China)

Real-time monitoring of the temperature distribution is of great significance to the control and diagnosis of large coal-fired boilers. Time of flight (TOF) as an important parameter of acoustic pyrometry is difficult to measure in the complex combustion furnace environment. In this paper, the coal-fired boiler of 50 MW unit capacity is taken as the research object. The background noise and the attenuation characteristics of the single-frequency signals with different frequencies in the furnace are analyzed to determine the frequency band of the acoustic signal in the temperature measurement. And, the cross-correlation time delay estimation method combined with the Hilbert transform for envelope extraction is used to obtain the time of flight (TOF). The experimental results show that the proposed method has better accuracy and stability over the non-envelope extraction method.

acoustic pyrometry; time of flight; atenuation characteristics; Hilbert transform

TB533

A

1000-3630(2018)-03-0211-06

10.16300/j.cnki.1000-3630.2018.03.003

2017-05-04;

2017-07-18

吳莉(1990－), 女, 江西撫州人, 碩士研究生, 研究方向為信號與信息處理。

吳莉, E-mail: wuli199909@163.com