翻译--基于四元传声器阵列的双曲面锅炉炉管泄漏定位系统.docx

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1、基于四元传声器阵列的双曲面锅炉炉管泄漏定位系统安连锁摘要：锅炉炉管泄漏的早期预报与定位有助于减少可能的设备损坏和生产损失。在本研究中，一个四元声学阵列和双曲线方程被用于定位电厂锅炉炉管泄漏。极大似然法和相位变换估计常被用于定位泄露声源。对误差率和均方根误差的估计显示了在嘈杂、混响同时存在的炉膛环境中极大似然法是优于相位变换法的。为了避免远源的假设，一个被自适应高斯变异算法修改的遗传算法，被用于在概率计算中找到双曲面最优点。遗传算法略优于拟牛顿算法且需要更长时间的收敛。然而，实际上，选择一个在正确位置附近的起点并非易事，并

2、且，在拟牛顿算法中迭代过程是不被保证的。时延估计的误差很大程度上影响了定位的精度。在四元平面阵列中的定位误差需被控制在0.01ms内，但是定位立体阵的误差在0.1ms。与四元平面阵相比，立体阵列更完善且更精确，但它的分析时间也更长。1.引言在当今这个十分依赖电力的世界，公共设施和工业电力发电厂是相当重要的。锅炉故障大约有60%的原因是由炉管泄露引起的，炉管泄漏在早期的锅炉炉管检测中是可以避免的。早期检测有助于减少压力部位的二次损坏和由于非故障停机引起的生产损失，重要的是可以保障生产的安全。声学泄漏检测基于其实时监测、远程

3、监控和高灵敏度等众多优点，主要被用于大型商业锅炉上。声学泄漏检测的主要技术是用放置在特点炉膛位置的麦克风来探测声压和振幅。从每个麦克风获得的振幅将与频域数据相比较。这些声学数据被进一步处理后与历史阈值数据相比较，能够确定锅炉是否有泄漏。例如：如果一个麦克风发出了警报信号，10m半球范围内的泄漏源可以被推断出来。因此，声学技术在热表面的识别起到了重要作用。一个人工来搜寻像1-4mm尺寸的泄漏点是非常耗时间的。在实际研究中，泄漏点精确定位起到了至关重要的作用。在目前的研究中，我们专注于研究基于时延理论的麦克风传感器所收集数据

4、间的关系。在第二部分的文章中，双曲泄漏定位模型被初次建立。在文章第三部分，用极大似然法估计了特点位置传感器所接收到的无源信号之间的时间延迟。并且用被自适应高斯算子修饰过的遗传算法找到了全曲面最优解。在文章第四部分，由时延估计值构造出了高度非线性双曲方程。文章第五部分探讨了用时延计算定位带来的误差。并在文章第六部分作出结论。2.四元阵列定位模型泄漏定位方法设计了声阵列，用于获得时延信号进行定位，这个方法是至关重要的。线性传感器阵列只能在二维空间内给出泄漏点的位置。平面和立体阵列可以给出泄漏点的精确定位但是立体算法相当复杂。

5、包含5个以上通道数的十字阵列可以更准确地定位，通道数由传感器的数量决定，但多元十字阵增加了计算量。圆形、球形、圆柱形的阵列有出色的定位表现，但他们的结构限制了其在炉膛中的应用。四元平面和立体阵列多被用于定位泄漏。传感器的布置如图一所示。传感器的分布可随着炉膛位置调整。修正泄漏位置的四元麦克风几何阵列模型图如图二所示。（假定一号麦克风为参考点）泄漏点S（x,y,z）为未知坐标，传感器M1、M2、M3、M4位置坐标已知。Tij代表传感器Mi和Mj受到信号的时延。泄漏源由下述等式描述：我们将四元阵列应用于国内某电厂的1025t

6、/h流化床锅炉中，锅炉特征尺寸为：a=12m,b=14.6m.4.利用自适应高斯算子进行优化双曲面泄漏定位优化问题的关键在于找到曲面唯一的矢量X*，X*与双曲面定位函数F（X）有关，F（X）：Q（Rn→R,F(X*)=minF（X）标准遗传算法（SGA）的理论根据是约翰·h·霍兰德于1975年提出的遗传进化物种理论。基于SGA是一种启发式搜索算法力学的自然选择和遗传学。它的主要特点是自适应性、隐含并行性和全局概率。然而，这一理论的研究需要大量的计算，它的解会慢慢地收敛在局部最优解附近。然而，通过对这一理论的研究发现，它需

7、要大量的计算，而且具有在局部最优解附近才缓慢收敛的特点。关于遗传算法的文章中我们也常常可以看到过早收敛。我们对双曲位置定位程序做了如下优化：1）十进制浮点编码。一般来说，二进制在解决多维的、高精度的数学问题时是有缺陷的。Michalewicz指出浮点的表现优于二进制。因为它的一致性和准确性更好，执行的效率也更高。二进制的精度可以靠引入更多通道数增强，增加的通道数又会减缓算法运行速度。因此在本研究中，每一个染色体向量都被编码成带浮点指向型的向量。为了使最佳染色体附近的所有可能的等位基因都被探测到，加入了一个高斯扰动。早熟收

8、敛和为打破本地极小值而生成新的染色体因而被避免。2）随机创建初始种群。我们把种群数量NP定为100，在最初种群中的父向量XO在单独的检测范围内被随机设定。初始扰动向量ǝ设为0.3，最初实验的分布遵循典型的一致性。3）评估个体的适应性。根据方程，第i个染色体被赋予了一个恰当的取值。4）繁殖。每一个染色体的繁殖几率为pi