專利名稱：基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法及故障遠程偵測儀的制作方法
技術領域：
本發明屬于氣體泄漏偵測方法及設備技術領域，特別是針對易燃易爆氣體的泄漏點檢測，利用音頻特征識別方法行快速精準定位的方法及故障遠程偵測儀。
背景技術：
高壓高架管道的氣體泄漏檢測一直是世界性的工業疑難問題，至今仍然沒有很好的氣體泄漏檢測手段和工具。目前太陽能、核電、水電等占的份額不足20%，世界范圍內，電力的生產主要是來源于燃煤。美國和中國的發電廠70%以上的是燃煤電廠，如果燃煤電廠的真空泵管道等泄漏(焊接損壞等)，則和抽水機的原理一樣，隨著大量的外部空氣吸入管道，真空泵抽力損失，導引乏汽的功能減弱，導致蒸汽機尾部的乏汽滯留積累，引起蒸汽機的尾部壓力升高，就會導致高壓蒸汽做功費力，發電機轉速減慢，浪費煤炭，造成發電不足。 因為蒸汽機冷凝系統真空泄漏，給電廠造成的直接燃煤浪費驚人，可能高達10億以上。我國在急需用電時，并網發電的電廠真空嚴密性有的高達lOOOpa，導致巨額虧損，造成巨大燃煤浪費的同時也對空氣造成了不同程度的污染，因此，用高科技的手段保障每一個電廠的節能指數達到或者超過發達國家的標準，至關重要；而石油化工等行業近年來也因為真空泄漏，有毒易燃易爆氣體的泄漏等頻頻發生安全事故，給施工人員的人身安全帶來了威脅。目前，一般氣體泄漏檢測辦法主要有包扎法、肥皂泡法、定性定量檢測儀、半導體傳感器法，以及通過植入氦氣并通過氦氣的泄漏敏感檢測來定位泄漏點等技術手段。這些技術手段對于高架的管道檢測難度大，必須通過搭腳手架，人工費時費力，檢漏死角多，檢測人員檢測時，需要工作人員身體接觸或者臨近設備。傳統方法有以下缺點不安全、精度低、不可靠、效率低、代價大。所以研制出一種精度高且在20米以外就能夠定位泄漏點，對各種密封性管道的真空嚴密性，有毒易燃易爆氣體的泄漏點進行精準有效的檢測儀器顯得至關重要。
發明內容
本發明的目的是為了解決上述現有檢漏方法和檢漏儀的缺陷，開創性提出一種利用音頻特征識別方法行快速精準確定泄漏點的方法。實現上述目的本發明的技術方案為，基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法，該方法包括以下步驟
(1)分別建立源于泄漏噪聲和非泄漏噪聲的數據庫，通過比對兩者的差別，構建區分泄漏噪聲的濾波器；
(2)對于噪聲數據庫中的噪聲信號進行特征提取，具體為概括泄漏音頻的個性化特征中的共性特征，共性特征為與音量大小無關的頻譜特征，對于采集的聲波，通過計算采集波與數據庫元素的頻譜的歐氏距離最小法則，確定采集波相對于數據庫隸屬度，共性特征包括噪聲信號的頻譜、倒頻譜、小波分析、頻譜傅立葉變換、諧振峰、基音分析或反射分析得到統計分析的規律性，對于泄漏噪音其規律性體現為周期性，均衡性；；(3)對于檢測到的噪聲信號的進行特征提取，分別與噪聲、非噪聲數據庫對比，檢測到的噪聲信號是否為泄漏噪音；
(4)若檢測到的泄漏噪聲信號與數據庫的誤差較大，則自動優化數據庫，優化數據庫的主要方法是確認當前噪音為泄漏噪音時，當前噪音的特征將直接添加到數據庫中，以豐富數據標準，并計算共性特征間的歐氏距離，重新設定定義數據庫隸屬度的數值。上述方法中，在建立噪聲特征數據庫時，采用模糊數學方法，對于探測到的新特征，進行特征對比，計算臨近度，保留和建立“緊鄰”數據庫，以此進行數學優化和逼近分析， 主要采用模糊數學中常用的模糊C均值算法，鄰近度采用數據庫全部特征值組的歐氏距離的最大值，對于新采集的數據，如果經過實際確認為泄漏點噪音，則計算與數據庫各元素的歐氏距離，如果距離小于鄰近度，則直接填入數據庫；如果大于鄰近度，則直接填入數據庫后，還要更新鄰近度，因此通過每次的檢漏活動，使得數據庫不斷地更新擴大，其能力得到豐富而優化”上述方法的步驟(1)采集噪聲信號是通過濾波器濾波提高噪聲獲取的精度。本發明還公開了一種基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀，包括噪聲傳感器，濾波器，音頻儲存和分析模塊、音頻輸出端口和電源，所述噪聲傳感器，濾波器，音頻儲存和分析模塊和音頻輸出端口依次連接，再在濾波器和音頻儲存和分析模塊之間串接增益開關和顯示電池量開關，電源為上述各部件供電。所述音頻儲存和分析模塊上連接有靈敏度調節器和電路過電保護模塊。所述音頻輸出端口上接耳機和/或音頻儲存設備。利用本發明的技術方案通過識別各類噪音的本質特性，建立對于與泄漏無關的背景噪音的去除技術，建立區別和識別泄漏音頻的特征濾波器，達到識別和偵測泄漏點的目的。本發明的基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀利用高精度的音頻探測器、噪音識別濾波、噪音整波、泄漏噪音數據庫存儲和分析、音量指示器、增益開關、噪音比調節器、噪音屏蔽耳機、電源等；采用防水和防靜電、防塵、防震等要求的集成電路印刷和封裝工藝；采用防止高磁場干擾的電路設計，以避免自身噪音的干擾。
圖1是本發明所述基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀結構連接示意圖。
具體實施例方式下面結合附圖對本發明進行具體描述，本發明所述的基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法，其步驟具體為
(1)分別建立源于泄漏噪聲和非泄漏噪聲的數據庫，通過比對兩者的差別，構建區分泄漏噪聲的濾波器；
(2)對于噪聲數據庫中的噪聲信號進行特征提取，具體為概括泄漏音頻的個性化特征中的共性特征，共性特征為與音量大小無關的頻譜特征，對于采集的聲波，通過計算采集波與數據庫元素的頻譜的歐氏距離最小法則，確定采集波相對于數據庫隸屬度，共性特征包括噪聲信號的頻譜、倒頻譜、小波分析、頻譜傅立葉變換、諧振峰、基音分析或反射分析得到統計分析的規律性，對于泄漏噪音其規律性體現為周期性，均衡性；；
(3)對于檢測到的噪聲信號的進行特征提取，分別與噪聲、非噪聲數據庫對比，檢測到的噪聲信號是否為泄漏噪音；
(4)若檢測到的泄漏噪聲信號與數據庫的誤差較大，則自動優化數據庫，優化數據庫的主要方法是確認當前噪音為泄漏噪音時，當前噪音的特征將直接添加到數據庫中，以豐富數據標準，并計算共性特征間的歐氏距離，重新設定定義數據庫隸屬度的數值。在建立噪聲特征數據庫時，采用模糊數學方法，對于探測到的新的特征，進行特征對比，計算臨近度，保留和建立“緊鄰”數據庫，以此進行數學優化和逼近分析。上述方法步驟(1)采集噪聲信號是通過濾波器濾波提高噪聲獲取的精度。圖1是本發明所述基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀結構連接示意圖，該儀器是將噪聲傳感器，濾波器，音頻儲存和分析模塊、音頻輸出端口連接后，在濾波器和音頻儲存和分析模塊之間串接增益開關和顯示電池量開關，電源為上述各部件供電。為提高儀器的電路保護功能，音頻儲存和分析模塊上連接有靈敏度調節器和電路過電保護模塊。音頻輸出端口上接耳機和/或音頻儲存設備，可以用來直接分別噪聲類比，或將其存儲為數據信號進行后續分析。上述技術方案僅體現了本發明技術方案的優選技術方案，本技術領域的技術人員對其中某些部分所可能做出的一些變動均體現了本發明的原理，屬于本發明的保護范圍之內。
權利要求
1.基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟(1)分別建立源于泄漏噪聲和非泄漏噪聲的數據庫，通過比對兩者的差別，構建區分泄漏噪聲的濾波器；(2)對于噪聲數據庫中的噪聲信號進行特征提取，具體為概括泄漏音頻的個性化特征中的共性特征，共性特征為與音量大小無關的頻譜特征，對于采集的聲波，通過計算采集波與數據庫元素的頻譜的歐氏距離最小法則，確定采集波相對于數據庫隸屬度，共性特征包括噪聲信號的頻譜、倒頻譜、小波分析、頻譜傅立葉變換、諧振峰、基音分析或反射分析得到統計分析的規律性，對于泄漏噪音其規律性體現為周期性，均衡性；(3)對于檢測到的噪聲信號的進行特征提取，分別與噪聲、非噪聲數據庫對比，確定檢測到的噪聲信號是否為泄漏噪音；(4)若檢測到的泄漏噪聲信號與數據庫的誤差較大，則自動優化數據庫，優化數據庫的主要方法是確認當前噪音為泄漏噪音時，當前噪音的特征將直接添加到數據庫中，以豐富數據標準，并計算共性特征間的歐氏距離，重新設定定義數據庫隸屬度的數值。
2.根據權利要求1所述的基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法，其特征在于，建立噪聲特征數據庫時，采用模糊數學方法，對于探測到的新特征，進行特征對比，計算臨近度， 保留和建立“緊鄰”數據庫，以此進行數學優化和逼近分析，主要采用模糊數學中常用的模糊C均值算法，鄰近度采用數據庫全部特征值組的歐氏距離的最大值，對于新采集的數據， 如果經過實際確認為泄漏點噪音，則計算其與數據庫各元素的歐氏距離，如果距離小于鄰近度，則直接填入數據庫；如果大于鄰近度，則直接填入數據庫后，還要更新鄰近度，因此通過每次的檢漏活動，使得數據庫不斷地更新擴大，其能力得到豐富而優化。
3.根據權利要求1所述的基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法，其特征在于，步驟 (1)采集噪聲信號是，通過濾波器濾波提高噪聲獲取的精度。
4.基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀，包括噪聲傳感器，濾波器，音頻儲存和分析模塊、音頻輸出端口和電源，其特征在于，所述噪聲傳感器，濾波器，音頻儲存和分析模塊和音頻輸出端口依次連接，再濾波器和音頻儲存和分析模塊之間串接增益開關和顯示電池量開關，電源為上述各部件供電。
5.根據權利要求4所述的基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀，其特征在于，音頻儲存和分析模塊上連接有靈敏度調節器和電路過電保護模塊。
6.根據權利要求4所述的基于音頻特征識別的氣體泄漏故障遠程偵測儀，其特征在于，音頻輸出端口上接耳機和/或音頻儲存設備。
全文摘要
本發明公開了基于音頻特征識別的氣體泄漏檢測方法，該方法包括，數據庫構建，噪聲特征提取，噪聲信號分析、比對及噪聲數據庫的優化過程。該方法通過識別各類噪音的本質特性，建立對于與泄漏無關的背景噪音的去除技術，建立區別和識別泄漏音頻的特征濾波器，達到識別和偵測泄漏點的目的。
文檔編號F17D5/06GK102494247SQ20121000243
公開日2012年6月13日 申請日期2012年1月6日 優先權日2011年10月28日
發明者李新民 申請人:北京嘉華思創科技有限公司