阀门检测试验与组成部分

阀门国产化作为   长输管道关键设备国产化的重要组成部分，其自主制造打破了我国该类产品长期依赖的局面。但目前与之配套的阀门内漏流量量化声发射检测技术尚不完善，主要是由于   气站场恶劣复杂干扰的噪声情况。不同位置的噪声干扰情况不同，通常越靠近调压橇附近，噪声干扰越为严重，从而影响阀门内漏流量检测结果的准确度。因此，若能在阀门内漏检测过程中准确识别出阀门处的管道基准噪声强度，并内漏声发射检测信号中的噪声影响，则可以地检测内漏声发射信号源。来，学者在强噪声环境下声场特征提取方面开展了大量研究，其中小波包分析作为主要的时频分析研究方法，由于其   的变时窗性能，使其对信号的时/频域分析均具有优越性，是分析瞬态、非平稳随机信号的工具[5-6]。蔡艳平等[7-8]基于小波包方法进行柴油机及滚动轴承等设备的检测信号降噪处理，试验结果表明采用小波包降噪方法可以去除机械设备的背景噪声，提升设备故障的检测精度。在此，结合小波包降噪处理方法和双通道声发射检测仪器进行阀门内漏声发射检测，对背景噪声进行检测处理后获取含噪声发射信号降噪阈值，从而实现基于背景噪声降噪的输气管道阀门内漏检测。

阀门检测试验

一、试验设计

设计了与基于背景噪声降噪相匹配的双探头阀门内漏声发射检测系统，传感器1和传感器2初始化标定后分别采用耦合剂和磁性夹具固。其中传感器1置于阀门上游管道处，用于检测管道基准背景噪声；传感器2置于阀门下游管道处，用于检测含环境噪声的内漏声发射信号，两路声发射传感器同步采集。

在阀门内漏过程中，内漏噪声主要能量随内漏气体向下游传播，其中还有一部分噪声会通过阀门和管道向上游传播，但是由于阀门本体和阀门上游法兰的阻碍作用，会使内漏声发射信号向上游传播时能量损失加大，不会对上游声发射检测传感器造成较大影响。因此，将上游声发射传感器检测信号认为是管道背景噪声，可以通过对上游噪声信号进行小波包变换求取噪声信号阈值的方法来提高降噪效果。将阀门内漏声发射检测信号进行基于背景噪声的小波包软阈值处理后，可获得较为干净的内漏源信号，在此基础上可以进行内漏信号的特征参数计算和内漏流量的回归预测。

二、试验结果

根据传感器检测到的管道基准噪声信号频谱，可以确定背景噪声信号为一宽频白噪声信号，小波包变换过程中对检测信号采用db4小波基进行3层小波包分解，并采用式（5）对噪声信号进行软阈值求解。计算获得不同频带软阈值：t0=27.61，t1=210.07，t2=28.76，t3=28.94，t4=242.90，t5=210.43，t6=28.79，t7=29.53。

采用所求软阈值对传感器2检测到的内漏声发射信号进行软阈值降噪处理。结果表明：采用基于背景噪声的软阈值降噪处理方法可以宽频的白噪声信号，获得较为干净的泄漏源信号，降噪处理后获得的信噪比为6.11。采用基于背景噪声下的小波包软阈值降噪，可以通过分析管道基准噪声不同频带内的噪声信号强度，确定不同信号频带的降噪阈值。采用该方法能够避免硬阈值降噪带来的局部欠降噪或者过降噪效果，   大程度上根据管道真实背景噪声情况进行检测信号的降噪处理。

针对输气管道阀门内漏声发射检测环境复杂、噪声干扰严重等问题，提出一种基于背景噪声的小波包软阈值降噪处理方法进行检测信号的前处理，通过计算管道基准噪声不同频带小波包系数获取降噪软阈值，能够   大程度上获得纯净的内漏声发射源信号。通过基于支持向量回归方法进行阀门内漏流量的量化回归预测，结果表明：采用基于背景噪声的小波包软阈值降噪处理方法能够提高内漏流量量化回归预测的准确度。