核电站管道振动检测系统设计

核电站管道振动检测系统设计

王俊哲 李嘉辉

中国核电工程有限公司郑州分公司  河南 郑州  450000

摘要：本文基于PVDF压电薄膜传感器，采用STM32作为核心处理单元，设计了核电站管道振动检测系统，分析了系统的工作原理和性能指标。重点研究了相关性分析、傅里叶分析和小波分析等算法在提取管道振动的固有频率及该频率处的幅度、传播速度、传播方向等特征信息中的应用，为后续确定振源位置及强度提供了技术支撑。

关键词：核电站；管道振动；检测系统设计

1核电站管道振动检测系统总体结构与工作原理

核电站管道振动检测系统主要由三部分组成，分别是传感器模块、信号调理模块和数据处理模块。该系统针对核电站热力管道系统中的支承式安装管道和悬吊式安装管道，通过硬件部分采集管道上的振动信号，通过振动信号处理算法获取管道振动的特征信息，从而对振源位置及强度做出判断。核电站热力管道系统具有高温、高压的特点，需要在传感器模块外部包裹隔热层后粘贴安装于核电站管道外壁；传感器模块负责对管道特定位置处的振动信号进行检测，并输出微弱的电压信号；信号调理模块负责将传感器输出的微弱电压信号放大至A/D转换器输入要求的范围；数据处理模块由A/D转换器、主核芯片和LCD显示屏组成，A/D转换器负责采集经调理后的电压信号，并将模拟信号转换为数字信号，主核芯片负责存储采集到的数字信号，并按照指定处理算法获取振动信号特征信息，LCD显示屏负责显示振动信号的振幅、频率等参数，从而达到实时检测和判断振源的目的。

2系统硬件设计

2.1传感器模块

管道振动的固有频率基本分布在20Hz-10kHz，振动的加速度范围大致为1-8g（g为重力加速度）。本模块选用的传感器为PVDF压电薄膜传感器，型号为LDTM-028K，材料为聚偏二氟乙烯（PVDF）。它具有质量轻、灵敏度高、稳定性好等优点，是一种理想的动态应变片。当PVDF压电薄膜受到外力F作用时，它的上下两个表面会产生极性相反、大小相等的表面电荷Q，等效于一个两极板上聚集异性电荷、中间为绝缘体的电容器。PVDF压电薄膜受到的外力F与等效电压U成正比例关系。又由牛顿第二定律可知，当物体质量一定时，物体的加速度大小与所受外力成正比。因此，PVDF压电薄膜传感器的输入量振动加速度a与输出量电压U之间可近似为线性关系。

2.2信号调理模块

由于PVDF压电薄膜传感器输出的电压信号极其微弱，难以正确采集也无法保证稳定，因此需要配合信号调理模块对电压信号进行放大，以便于信号的采集和读取。本模块选用的电压放大器型号为PVA103，具有质量轻、成本低、使用方便、放大倍数可调节等优点。

2.3数据处理模块

数据处理模块选用的开发板的型号为STM32，它是基于STMicroelectronics制造的ARM内核32位微处理器系列的芯片，最高主频为72MHz，外设主频为36MHz。它具有丰富的I/O端口和总线，是一种低成本、高性能、低能耗的微处理器。

2.4硬件性能指标

通过对传感器模块、信号调理模块和数据处理模块元器件选型、结构参数和工作原理的分析，可得出管道振动检测系统硬件的性能指标，性能指标包括频率范围、加速度范围、灵敏度、转换精度、放大倍数调节范围、采样分辨率和最大转换速率等。频率和加速度是管道振动检测系统的输入量（振动信号）的重要属性，系统对频率和加速度的检测范围也是衡量系统性能的重要指标。PVDF压电薄膜传感器的频率响应为0.1Hz-1000MHz，电压放大器的信号频段为0.3Hz-30kHz，故系统可检测的频率范围为0.3Hz-30kHz。振动信号的加速度信息经PVDF压电薄膜传感器转换为电压信号，再经电压放大器输出直到被ADC采集，故系统可检测的加速度范围由传感器决定，为±10g。灵敏度指系统对单位待测量变化所致的响应量变化程度，同加速度一样，也由传感器决定，为50mV/g。精度指系统能够有效辨别的最小度量单位，电压放大器将微弱的电压信号放大，转换精度为±0.01V。由于电压放大器附带放大倍数调节功能，故系统的放大倍数调节范围为1-100倍。另外，系统通过STM32开发板的A/D转换器将模拟信号转换为数字信号，ADC的采样分辨率为12位，最大转换速率为1MHz。

3振动信号处理算法

3.1相关性分析法

振动信号在时域上的分析方法采用相关性分析法（Correlation Analysis）。对于单个振动信号而言，可使用自相关分析法（Self-correlation Analysis）；对于振动信号两两之间，可使用互相关分析法（Cross-correlation Analysis）。相关函数分为自相关函数和互相关函数。

3.2傅里叶分析法

根据原信号类型的不同，傅里叶变换可分为四种：非周期性连续信号傅里叶变换、周期性连续信号傅里叶变换、非周期性离散信号傅里叶变换和周期性离散信号傅里叶变换。快速傅里叶变换（FFT）是利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT）的高效、快速算法，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换算法改进后获得的，对于在计算机系统中应用离散傅立叶变换进了一大步。离散傅里叶变换将无限长的离散信号截短至N个采样点，再将这N个采样点进行周期延拓，离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变换的定义为：

由此可见，原始时域信号经离散傅里叶变换后，结果是原始信号傅里叶级数展开式的各项系数，包括常数项和不同频率处的系数。通过对各项系数的处理能够获得振动信号的频谱，因此在本文中傅里叶分析法可用于分析振动信号的固有频率和谐波成分，研究振动信号的频率特性。

3.3小波分析法

小波变换（WaveletTransform）利用一个具有震荡性和快速衰减性的函数作为母函数，通过尺度因子（Scale）和平移因子（Translation）对母函数进行伸缩和平移得到一个函数族，也称小波基函数。傅里叶变换将无限长的三角函数作为基函数，而小波变换将有限长会衰减的小波基作为基函数。这样不仅能够获得信号的频率特性，还可以定位信号的时间信息。小波变换分为两大类：连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。连续小波变换是通过不断改变窗口的尺度，在时域移动窗口函数，并与信号进行卷积计算完成的。小波变换通过对小波函数的展缩，改变信号选取窗口的宽度；通过对小波函数的平移，改变窗口的中心位置；而连续小波变换就是信号与小波基卷积的结果。为了减小连续小波变换的冗余度，离散小波变换随之产生。离散小波变换对尺度因子和平移因子进行了离散化处理，大大减小了计算机的运算量。在离散小波变换中，滤波器将在不同尺度条件下截断信号的某些频率成分。通过不同的高通滤波器得到一系列信号的高频成分（细节信息），通过不同的低通滤波器得到一系列信号的低频成分（近似信息），这样便能分析信号的不同频率成分。通过两个滤波器将原始信号分解为高频细节信息和低频近似信息后，便可以在不同的频率带上利用不同的尺度因子对信号进行分析和处理。通过对原始信号的连续分解，可以将信号分解为许多低分辨率成分。在实际应用中，一般依据信号的特征或合适的标准来选择适当的分解层数。因此，在本课题中离散小波法可用来对振动信号进行分解和重构，获得振动信号的低频成分，达到滤波去噪的目的；小波分析法可用来同时获取振动信号的时域和频域信息，研究振动信号的时频域特性。综上所述，三种振动信号处理算法各有其优势和适用范围。本文采用多种算法综合分析管道振动信号，对照研究管道振动特征信息。在时域上，通过自相关分析能够寻找振动信号的固有频率，通过互相关分析能够寻找两振动信号在传输过程中的延迟时间，计算振动信号的传播速度。在频域上，通过傅里叶分析能够获取振动信号的固有频率，分析振动信号的频率特性。在时频域上，通过离散小波变换可以对振动信号进行分解和重构，获得其低频成分，通过小波分析能够同时获取振动信号的时频域信息。

4结束语

为了实现对核电站管道的振动检测，本文基于PVDF压电薄膜传感器，以STM32为核心处理单元，设计了管道振动检测系统。该系统由传感器、放大器和核心处理器三部分组成，系统可检测的频率范围为0.3Hz-30kHz，加速度范围为±10g，灵敏度为50mV/g，具有质量轻、成本低、灵敏度高、使用方便等优点。设计了振动信号处理算法，重点研究了相关性分析、傅里叶分析和小波分析等算法在振动信号处理中的应用。

参考文献

[1]彭启敏.基于压电式传感器的平台振动监测装置研制[D].黑龙江大学,2019.

[2]黎晨.基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究[D].西安理工大学,2021.