基于LMD分解的超聲波液位信號(hào)處理研究

倪仲俊,吳林峰

(浙江樂清發(fā)電有限公司,浙江 樂清 325600)

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基于LMD分解的超聲波液位信號(hào)處理研究

倪仲俊,吳林峰

(浙江樂清發(fā)電有限公司,浙江 樂清 325600)

為提高火力發(fā)電廠罐體液位測(cè)量的準(zhǔn)確性,針對(duì)罐體液位信號(hào)存在非平穩(wěn)性和非線性的特點(diǎn),提出采用局域均值分解(LMD)方法進(jìn)行處理。通過LMD分解可以將液位信號(hào)自適應(yīng)的分解成多個(gè)生產(chǎn)函數(shù)分量,剔除高頻噪聲分量,實(shí)現(xiàn)有效液位的提取。試驗(yàn)表明,經(jīng)過LMD處理得到的液位信號(hào)更精確、更穩(wěn)定。

LMD;液位測(cè)量;非平穩(wěn);超聲波

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,火力發(fā)電廠的自動(dòng)化程度不斷地提高,不斷朝著大機(jī)組、高參數(shù)方向發(fā)展。為確保生產(chǎn)安全,對(duì)液位測(cè)量的準(zhǔn)確性提出了更高的要求。

以往傳統(tǒng)的液位測(cè)量方法有浮力式、靜壓式、電氣式等,現(xiàn)如今有了超聲波檢測(cè)方法。該方法比傳統(tǒng)的測(cè)量方法更受到國內(nèi)外研究者的青睞,其最大的優(yōu)勢(shì)在于非接觸式測(cè)量,應(yīng)用更加的靈活[1,4]。在數(shù)據(jù)處理方面,傳統(tǒng)的液位測(cè)量方法都是基于液位信號(hào)具有平穩(wěn)性,而在電廠自動(dòng)控制過程中,罐體液位時(shí)刻在變化著,對(duì)于非平穩(wěn)液位信號(hào)的檢測(cè)的不夠準(zhǔn)確,而且對(duì)其通常采用短時(shí)傅里葉變換、小波變換、小波包變換處理。雖然這三種變換具有處理時(shí)變信號(hào)的能力,但是短時(shí)傅里葉變換的窗口大小選擇、小波變換的小波基函數(shù)選擇對(duì)于處理結(jié)果影響很大,缺少自適應(yīng)的能力[2]。而局域均值分解方法是一種新的時(shí)頻分析方法,是由smith在2005年提出,并成功應(yīng)用到腦電波信號(hào)分析中[3]。針對(duì)罐體液位信號(hào)的特點(diǎn),它能自適應(yīng)的將原始信號(hào)分解成若干個(gè)生產(chǎn)函數(shù)(product function,PF)。因此,本文提出設(shè)計(jì)超聲波液位測(cè)量系統(tǒng),采集時(shí)變的非平穩(wěn)液位信號(hào);采用局域均值分解方法(local mean decomposition,LMD)處理液位信號(hào),通過剔除高頻PF分量,得到有效的實(shí)際液位。

1　超聲波測(cè)量系統(tǒng)

1.1超聲波測(cè)量原理

超聲波測(cè)距原理如圖1所示。超聲波對(duì)液體、固體的穿透本領(lǐng)很大,通過發(fā)射具有特征頻率的超聲波,在空氣中傳播,遇到氣液面時(shí)發(fā)生反射形成回波,通過計(jì)時(shí)器測(cè)定發(fā)射和收到超聲波的時(shí)間差Δt就可以計(jì)算出距離，其中空氣中傳播速度為340 m/s，即

(1)

液位高度h的計(jì)算表達(dá)式為

h=H-s

(2)

圖1　超聲波測(cè)距原理圖

1.2超聲波液位采集系統(tǒng)

采集系統(tǒng)主要由傳感器、信號(hào)調(diào)理電路、信號(hào)處理系統(tǒng)三部分組成,如圖2所示。傳感器采用的是FMU40超聲波探頭。信號(hào)調(diào)理電路使用的是ABB公司的模擬量輸入卡件ASI32對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行阻抗變換,實(shí)現(xiàn)信號(hào)的放大。信號(hào)處理系統(tǒng)在上位機(jī)編程實(shí)現(xiàn)去噪、濾波、提取特征信號(hào)。

圖2　超聲波液位采集系統(tǒng)

2　局域均值分解理論

局域均值分解是基于信號(hào)的局部時(shí)間特征,對(duì)于任何非平穩(wěn)信號(hào),具有良好的自適應(yīng)性,能根據(jù)信號(hào)各頻率的成分自適應(yīng)的分解為若干個(gè)特征函數(shù)PF分量和趨勢(shì),通過對(duì)PF分量和趨勢(shì)函數(shù)的判斷就能得到有效的液位。LMD分解步驟如下:

1) 設(shè)信號(hào)為x(t),則可以求得所有的局域均值mi和局域包絡(luò)值ai,計(jì)算公式為:

(3)

(4)

式中,ni為信號(hào)x(t)的極值點(diǎn)。

2) 對(duì)局域均值mi和局域包絡(luò)值ai采用滑動(dòng)平均函數(shù)進(jìn)行處理得到局域均值函數(shù)m11(t)和局域包絡(luò)函數(shù)a11(t)。

3) 將上面得到的m11(t)和a11(t)帶入式(5)進(jìn)行解調(diào),可得s11(t),即

(5)

若s11(t)為純調(diào)頻信號(hào),則它的包絡(luò)信號(hào)a12(t)=1。因此,若a12(t)≠1,則s11(t)不是純調(diào)頻信號(hào),那么重復(fù)(1)～(3)步驟,直到s1n(t)為純調(diào)頻信號(hào),即a1n(t)=1。

4) 將以上迭代過程產(chǎn)生的a1n(t)相乘,得到第一個(gè)PF分量的包絡(luò)信號(hào)a1(t)

a1(t)=a11(t)a12(t)…a1n(t)

(6)

5) 將包絡(luò)信號(hào)a1(t)和純調(diào)頻信號(hào)s11(t)相乘,便得到第一個(gè)PF分量。

PF1=a1(t)·s1n(t)

(7)

6) 把PF1從原始信號(hào)x(t)分離出來,得到一個(gè)新的信號(hào)u1(t),u1(t)作為原始信號(hào)重復(fù)以上步驟,分離出所有的PF分量,直至uk(t)為一個(gè)單調(diào)函數(shù),即,

(8)

經(jīng)過局域均值分解后得到了特征函數(shù)PF分量和一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)uk(t),通過對(duì)PF分量和趨勢(shì)項(xiàng)判斷可以得到準(zhǔn)確的液位信號(hào)。

仿真y=2sin(2πt)+2sin(6πt)+10e0.1t信號(hào)為例,其中兩個(gè)正弦函數(shù)為干擾信號(hào),模擬液位波動(dòng),指數(shù)函數(shù)為實(shí)際的液位信號(hào)。仿真試驗(yàn)曲線如圖3、圖4所示。

圖3　模擬液位信號(hào)

經(jīng)LMD算法分解后得到如下三個(gè)信號(hào)y1、y2、y3如圖4所示。

圖4　LMD分解得到的變量

通過圖4可以清楚地看到,經(jīng)過LMD分解,能準(zhǔn)確的將三個(gè)變量從高頻依次到低頻分離出來,趨勢(shì)項(xiàng)y3就是實(shí)際液位信號(hào),表明了LMD算法的準(zhǔn)確性和可靠性。

3　試驗(yàn)分析

采用樂清電廠4號(hào)機(jī)組1號(hào)高加水位數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)分析,如圖5所示,該段數(shù)據(jù)為機(jī)組啟機(jī)階段期間的水位變化情況。

圖5　高壓加熱器水位

由圖5可見,水位波動(dòng),存在干擾。

利用局域均值分解方法對(duì)該水位信號(hào)進(jìn)行分解,得到3個(gè)PF分量如圖6和1個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)c4如圖7所示。

圖6　分解得到3個(gè)PF分量

從圖6和圖7可以看出，經(jīng)過LMD分解,原始信號(hào)依次從高頻到低頻被分離出來,PF1、PF2、PF3具有一定頻率的噪聲信號(hào),通過剔除后得到的趨勢(shì)

項(xiàng)是一個(gè)單調(diào)函數(shù)c4,與實(shí)際液位變化正好符合,因此,通過c4可確定實(shí)際液位值。

圖7　分解得到的趨勢(shì)項(xiàng)c4

4　結(jié)　語

火電廠生產(chǎn)過程的連續(xù)性,導(dǎo)致了罐體液位時(shí)刻變化,存在時(shí)變性和非平穩(wěn)性。局域均值分解方法具有時(shí)頻分析功能,能夠根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)自適應(yīng)地突出其局部特征信息。因此通過局域均值分解可以分離出高頻噪聲分量,得到趨勢(shì)項(xiàng),即實(shí)際液位信號(hào),提高了液位測(cè)量的準(zhǔn)確性。

[1] 李戈,孟祥杰.國內(nèi)超聲波測(cè)距研究應(yīng)用現(xiàn)狀[J].測(cè)繪科學(xué),2011,(8):158-1622.

LI Ge, MENG Xiangjie. Research and application status on domestic ultrasonic ranging[J]. Science of Surveying and Mapping, 2011,(8):158-1622.

[2] 秦品樂,林焰.基于小波去噪和EMD的船舶液位信號(hào)特性分析[J].計(jì)算機(jī)工程,2002,34(18):13-15.

Qin Pinle, LIN Yan. Characteristics analysis of ship liquid level signal based on wavelet de-noise and EMD[J]. Computer Engineering, 2002,34(18):13-15.

[3] SMITH J S.The local mean decomposition and its application to EEG perception data[J].Journal of the Royal Society Interface,2005,2(5):443-454.

[4] 洪志剛,杜維玲.超聲波外測(cè)液位檢測(cè)方法研究[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào),2007,4:118-192.

HONG Zhigang, DU Weiling. Study on ultrasonic liquid level measurement on the ektexine of seal vessel[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2007,4:118-192.

(責(zé)任編輯郭金光)

Research on ultrasonic liquid level signal processing based on LMD

NI Zhongjun, WU Linfeng

(Zhejiang Queqing Power Generation Co., Ltd, Yueqin 325600, China)

To improve the accuracy of power plant tank liquid level, this paper proposed to adopt LMD to process the signal according to the characteristics of tank liquid level signal, such as non-stationary and non-linear.Through LMD, the liquid signal itself was adaptively decomposed into a number of product functions, and then the high-frequency noise component and the effective liquid level were extracted. The experiment results show that the liquid level signal obtained through LMD is more accurate and stable.

LMD; liquid level; non-stationary; ultrasonic wave

2016-02-03。

倪仲俊(1987—),男,助理工程師,從事發(fā)電廠熱工控制工作。

TK316

A

2095-6843(2016)04-0374-03