基于声传感器阵列的连续泄漏定位方法研究

边 旭， 张 宇， 王佳强， 李一博， 靳世久， 孙立臣， 綦 磊

(1.天津大学 精密测试技术与仪器国家重点实验室，天津 300072; 2.北京卫星环境工程研究所, 北京 100094)

基于声传感器阵列的连续泄漏定位方法研究

边 旭1， 张 宇1， 王佳强1， 李一博1， 靳世久1， 孙立臣2， 綦 磊2

(1.天津大学 精密测试技术与仪器国家重点实验室，天津 300072; 2.北京卫星环境工程研究所, 北京 100094)

针对压力容器(如在轨航天器)发生泄漏时的漏孔定位问题进行研究，提出了一种基于声传感器阵列的定位方法。当已发生泄漏时，该方法通过声传感器阵列获取器壁中传播的超声波信号，并分析阵列中各个传感器采集数据间的时空相关性，实现了对泄漏源的快速准确定位。分析了泄漏所激发的超声波信号在薄板中的传播特性，证明了采集信号相关性随采集点间距离的增大而减小，从而指导传感器阵列的设计与制作，同时通过设计相应的实验讨论了不同阵元间距条件下的定位精度。实验结果表明定位误差受阵列中阵元数目及阵元间间距影响，当阵元数目为8，阵元间距为8 mm情况下，本算法在1 m2的平板上，定位绝对误差平均值小于10 mm。

超声；泄漏；定位；阵列传感器

气体泄漏对于密闭系统(如真空热处理炉，在轨航天器等)存在严重的危害，其一旦发生会直接影响设备及人员的安全，造成经济损失。当泄漏发生时需要一种实时在线的检测手段对泄漏源进行快速有效定位，减少经济、人员损失。

目前对于大型容器泄漏，例如在轨航天器泄漏，普遍采用压降法进行检测，当容器气压下降则容器发生泄漏，但此种方法不能对泄漏源进行定位。NASA与其他公司联合研制的CTRL系统可以实现对泄漏源的定位[1]。其由耳机和超声探测器两部分组成，使用时用超声探测器在可疑的部位进行探索，如果有泄漏存在，超声探测器能够检测到泄漏产生的超声波，并将超声波转化为人耳能听到的声音并传到耳机中，操作者通过耳机中的声音来判断有泄漏存在。此种设备对泄漏不能实现实时定位，定位耗时长，并不适用于大型容器的检漏，且由于人工的引入导致定位精度不佳。需要高精度的定位，通常应用氦质谱仪检测法[2]。氦质谱检漏法依据质谱学原理，利用氦气作示漏气体进行气密性检测，优点是本底噪声小、氦气本身安全无污染、检测灵敏度高，但氦质谱检漏工艺复杂，在面向大型结构部件时难以实现对泄漏源的快速定位，只适合做验证性检测；也不能实现对泄漏源的在线检测[3]。DAVOODI等[4]基于小波变换、滤波和互相关技术， 提出了一种应用于管道气体泄漏的泄漏定位算法，定位误差小于5%。刘贵杰等[5]对阀门内漏产生的声发射现象进行了研究，尝试利用EEMD和HHT变换对声发射特征信号处理并提取阀门内漏声发射信号的特征。何田等[6]提出了一种利用声发射波束形成法的旋转机械转静子碰摩故障定位的方法，该方法可成功的识别出突发型碰摩故障位置。沈功田等[7]基于声学的方法和相关定位原理开发研制了一种管道泄漏点定位的检测仪，该仪器利用专用低频传感器对泄漏声信号进行采集，可对不同材质和不同介质的管道泄漏进行定位。HOLLAND 等[8-9]针对连续泄漏源，提出应用8×8传感器阵列采集声信号，通过计算获得平面波数场强度分布图，以估计声源方向，同时应用不同位置上两组定向结果实现对泄漏连续声发射信号实时定位。但此种方法需要对64阵元数据进行分析处理，对系统要求较高，且定位精度并不十分理想。本文从实用角度出发，提出了一种基于阵列传感器的定位方法，其结构简单，系统成本较低且容易实现，可以解决大型器壁，如航天器在轨条件下泄漏的实时快速定位需求。

1 定位原理

实际应用中，对时域特征明显的信号可以通过传统的声达时间差法(TDOA)进行定位，该方法通过分辨泄漏所激发的声发射信号到达各个采集点的时间差，从而实现对泄漏源的定位[10]。但对于连续泄漏信号并不存在明显的时域特征。根据气体动力声学理论，压力容器一旦发生气体泄漏，由泄漏孔流出(流入)的高速气流形成湍流射流，泄漏导致气体不规则运动并激发了大量随机的声波信号[11]。其时域表现为噪声信号，并无明显规律。

基于泄漏所激发的超声信号特点，本文选择L型阵列传感器实现对泄漏源的定向，其特性可参考文献[12-15]。实际应用中通过综合多组L型阵列传感器定向结果实现对器壁任意位置泄漏源的快速定位。定位原理图如图1所示。

图1中，以N+m个传感器所组成的L阵列为例，ai为第i个传感器距离参考传感器(算法中默认为1号传感器)距离，声速为c，声源与基准偏移角度为Δθ，两阵列坐标分别为(x1,y1)，(x2,y2)。根据几何关系，声源位置(x,y)符合以下关系：

图1 定位原理图Fig.1 Location principle diagram

y-y1=tan(2π-Δθ1)(x-x1),

y-y2=tan(2π-Δθ2)(x-x2)

(1)

实际应用中传感器位置坐标已知，故定位算法可以简化为对两组传感器Δθ参数的求取。同一泄漏源信号在时域上稳定存在且相关，所以利用传感器阵列采集空间信号，通过计算所采集信号阵列空间及时间上相关性最大方向，从而达到估计泄漏方向的目的。

设第i号阵元传感器采集到的信号为pi(t),i=1,2,…N+m，令

(2)

在θ方向上，第i号传感器所在位置相对于参考传感器所在位置信号传播时间可用式(3)表示。

i=N+1,N+2,…,N+m

(3)

由于在薄板中超声波以Lamb波形式传播，存在明显频散现象，故声速c为关于频率的函数。根据前期工作证明[16]在所涉及的频带(100～500 kHz)及板厚条件下，超声传感器接收到的信号主要为A0模态，其余模态可忽略，则将c写为cA0(f)。则：

(4)

将所有延时Δti(θ,f)用矩阵形式表示，则写为：

T(θ,f)=[Δt1(θ,f),Δt2(θ,f),…,ΔtN+m(θ,f)]

(5)

选取时间窗口(ta,tb)，以及频带(fc,fd)，综合式(2)及式(5)，在特定角度θ下，传感器阵列输出能量函数(E)可写为：

(6)

数学上可以证明上式仅当θ=Δθ时，即估计方向与来波方向一致时，E取得最大值。证明过程可参考[16]。通过MATLAB软件对算法进行编写，对阵列传感器采集信号进行分析，其输出能量与θ关系图(见图2)。

图2 能量(相对)与角度关系图Fig.2 Angle-power relation diagram

2 声传感器阵列设计

根据式(4)与式(6)可得，传感器阵列参数ai和N+m均对E取值有影响，从而影响算法定向精度。故需要对传感器阵列参数取值进行讨论。

2.1 阵元间距的选取

本文提出算法基于阵列采集信号相关性进行讨论，式(6)中计算E时需要保证pi(t),i=1,2,…,N+m,具有一定的相关性，数学证明过程可参考[13]。但实际上超声波在非理想器壁中传播时，会受到器壁上其它结构(如焊缝，加强筋等)的影响；同时由于其在器壁中主要以Lamb波方式传播，存在明显的频散现象[17-18]，使得传播规律更为复杂，导致对同一泄漏源激发的信号在板中不同位置采集时相关性变差，需要进一步研究。故本文选用Polytec PSV-500型激光多普勒测振仪进行实验，该系统可以非接触式的实现对物体表面任意质点振动情况快速精确的测量，保证各个采集点信号采集时实验条件的一致性。通过分析采集数据得到ai对pi(t),i=1,2,…N+m,间相似度变化的影响，为传感器阵列的设计与制作提供依据。实验平台搭建见图3。

图3 激光多普勒测振仪实验平台Fig.3 Laser vibrometer experimental platform

实验母版采用5A06型镁铝合金材料，实验中将实际采集到的泄漏信号输入可编程信号发生器，通过耦合在板上的超声换能器进行激发以模拟泄漏声源，并且通过设置同步脉冲使得采集和激发时间同步，保证各个采集点所采集的原始信号一致。实验时通过调整采集点坐标实现对不同间距样本的采集，同时利用测振仪对板中不同位置进行扫描，使得各个间距样本数据具有普遍性。以某次实验为例，采样率为3.125 MHz，其扫描示意图见图4。

图4 实验扫描示意图Fig.4 The scanning schematic diagram

其中1～14代表激光多普勒测振仪扫描点，扫描区域A、B中的采样点拥有相同的空间分布，以1、2号位置为例，其间距为6 mm，选取时间长度为0.03 s的数据进行分析，应用MATLAB软件对其时域振动信号进行互相关运算，得到相关系数曲线，如图5所示。

图5 1、2号位置实际采集信号相关性曲线Fig.5 Correlation curve of the signals form position No.1 and No.2

图5中可得1、2号位置上信号相关系数最大值为0.504 6。应用相同方法对板中不同位置，不同间隔条件下信号相关性进行分析统计得到如下表。表中所得结果均为在不同位置下所得结果的统计值，具有一般性。

根据表1，所采集信号的相关性随着采集点间距的增大而逐渐减小。而另一方面，根据式(4)所示，当ai变小时Δti(θ,f)会相应的减小，为了保证结果的精度，需要系统拥有更高的采样率和检测灵敏度。故综合考虑以上两点，实际应用时选取阵元间距为8 mm。

表1 不同间距下信号相关性统计Tab.1 The statistics of the correlation in different spacing

2.2 阵列中阵元数目

根据式(6)可得，增大N+m取值时，可以提高传感器阵列定向精度及稳定性。为了获得N+m取值与定向精度的关系，将不同阵元数的传感器阵列相对某一声源依次按顺序旋转固定角度，并计算此时对此声源的定向误差。以ai=8 mm阵元间距阵列为例，旋转角度为5°，实际实验结果，如图6所示。

图6 传感器阵列中阵元数量对定向精度的影响Fig.6 The relationship of the directional accuracy and the number of the sensors in the sensor array

根据实验数据统计，当传感器数量过少时(少于6个)其误差明显增大。故本文综合定向精度需求以及实际应用开销，采用8只声发射传感器组成L型传感器阵列。

根据以上讨论，最终传感器单元采用PAC(美国物理声学公司)nano30型传感器，其直径为8 mm，可以保证阵列具有良好的空间响应，其详细参数可参考PAC产品手册。应用8个此种传感器组成传感器阵列如图7所示。

3 定位实验设计

通过设计相应实验，以验证所设计传感器阵列定向性能及算法定位精度。选用5A06镁铝合金作为材质，加工成长宽为1 m×1 m，厚度为2.5 mm的平板以模拟泄漏器壁。板上在不同位置预先打下特定孔径(1～2 mm)的圆形孔模拟发生泄漏的泄漏孔。以真空泵、真空波纹管等提供气体泄漏条件，实验平台原理图如图8所示。

图8 实验平台原理图Fig.8 The schematic diagram of the experimental apparatus

实验所用声发射仪器为全数字16通道声发射检测系统DS2-16A。可实现3 MHz采样率的8路同步采集。真空泵通过真空吸嘴与泄漏孔相连，如图9所示，通过真空泵产生压差以模拟泄漏工况。将传感器阵列用真空脂耦合放置在实验板上，并通过前置放大器(增益为40 dB)与声发射仪相连，最终将多路采集数据传输到电脑上进行处理。

图9 真空吸嘴Fig.9 Vacuum nozzle

4 结果与讨论

以泄漏孔在实验平板中心为例，漏孔大小为1 mm。通过阵列传感器以3 MHz采样率采集泄漏时域信号，采集时长为0.01 s，以阵列中1号传感器采集信号为例，根据计算需求对其进行100～500 kHz带通滤波后，其时频图(见图10)。

图10 传感器采集泄漏信号时频图Fig.10 The signal time-frequency diagram

如图10所示，泄漏信号为宽带信号，且随着频率增高信号能量衰减增大。同时其时域上并无明显特征，进一步对该信号在不同时刻自相关性进行计算，典型自相关曲线如图11所示。

图11 泄漏信号自相关Fig.11 Self-correlation of the signal

从自相关结果可得，同一泄漏源所激发的超声波信号在不同时刻不相关，属于随机信号。将传感器阵列布放在实验板上两个不同位置，并将各个阵列中传感器同步采集数据导入MATLAB软件进行计算处理，最终得到不同位置定向结果如图12所示(左边为笛卡尔坐标表示，右边为极坐标表示)。

从角度-能量图中我们可以看到，曲线存在明显的最大值。在曲线中能量最大点所对应的角度即为泄漏源相对基准线夹角方向。为避免摆放误差，真实角度均经过高精度数显量角器测量。综合两次定向结果可得到实际定位结果，如图13所示。经过计算，本次定位误差为9.7 mm(估计点与实际漏孔距离差)。在实验板上建立直角坐标系以供参考(图中单位为cm)。

(a) 1号位置

(b) 2号位置图12 定位结果Fig.12 The location results

图13 传感器阵列摆放位置示意图Fig.13 The spacing diagram of the sensor array

按照此方法，我们进行了一系列实验讨论在不同阵元间距条件下的算法性能。将两组传感器阵列随机布放在实验板不同位置，分别对板中不同位置漏孔进行定位实验，并保证实验条件不变的情况下，改变阵列中阵元间距作为对比项，分别选取其中50组实验样本为例，定位误差结果归纳如图14所示。

图14 不同阵元间距条件下的定位误差Fig.14 The location error under different distances between the sensors in the array

定位误差定义为估计点和实际泄漏点之间的距离，从图中我们可以看出，当阵列中阵元间距增大时，定位误差随之增大，与第3节分析结果一致。当阵元间间隔为8 mm时，本文定位方法定位误差绝对值小于10 mm组为98%，绝对误差平均值为3.42 mm，方差为24.4。可以在较低的系统要求下，获得较高的定位精度及稳定性，满足实际应用精度需求。

5 结 论

(1) 泄漏激发的超声波信号为连续宽频随机信号，根据Lamb理论，其在薄板中以Lamb波形式传播，存在明显的频散现象，传播规律较为复杂。实验结果表明，在实际情况下传感器阵列中各阵元采集信号相关度会随着阵元间距的增大而减小，信号空间相关性信息减少，导致定位结果准确率降低。

(2) 本文基于声传感器阵列实现了一种实用性较高的高精度泄漏定位方法，并对相应的传感器阵列进行了设计与制作，有效解决孔径在1 mm及以上漏孔泄漏在线定位问题。实验表明，在1 m×1 m×2.5 mm平板条件下，定位平均误差小于10 mm。为解决大型容器(如在轨航天器)气体泄漏检测定位提供了一种新的方法。

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Leakage location method based on an ultrasonic sensor array

BIAN Xu1， ZHANG Yu1， WANG Jiaqiang1， LI yibo1, JIN Shijiu1， SUN lichen2, QI Lei2

(1. State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instrument，Tianjin University，Tianjin 300072, China;2. Vacuum and Leak Detecting Division Beijing Institute of Spacecraft Environment Engineering, Beijing 100094, China)

Based on an ultrasonic sensor array, a method for leakage location of pressure containers (such as spacecraft) was proposed. When the leaking happens, the method could accomplish the fast and accurate location of leakage source through acquiring a set of ultrasonic signals on the wall of container by using an ultrasonic sensor array,and analyzing the time-space correlation among all the data collected by each sensor in the array. Moreover, the propagation characteristics of leakage signals in a thin plate were analysed. It proves that the correlation between the collected signals will decrease as the distances between the collection points increase, which provides a reference to the design of sensor arrays. Meanwhile, the related experiments were designed to discuss the location accuracy of different sensor arrays with different distances between the sensors in the array. According to the experimental results, the location error is influenced by the number of sensors and the distances between them in the array. When the number of sensors in the array is eight, and the distances between them are 8 mm, the mean value of the absolute location error is less than 10 mm on a one square meter plate.

ultrasound; leakage; location; array sensor

国家青年基金项目(61201039)； 北京卫星环境工程研究所研发课题(YY-BZ(WM)-2013-07)

2015-10-30 修改稿收到日期： 2016-02-04

边旭 男，博士生，1985年11月生

张宇 男，博士，讲师，1982年4月生

TB553；TB771

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.07.020