基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法与流程

本发明涉及阀门故障诊断，具体而言，尤其涉及一种基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法。

背景技术：

1、天然气是一种无色、无味、无毒、无腐蚀性的清洁能源，由于天然气的气液体积比约为600：1，因此为提高运输效率，通常将其在-162℃的条件下转化为液化天然气(lng)。在lng的生产运输过程中，超低温阀门起到关键性的截断、调节介质流动、安全保护等作用。然而，超低温阀门在服役过程中，不断承受着循环不均匀热应力、摩擦、腐蚀等恶劣工况的综合影响，在长时间工作运行下容易产生介质泄漏，当泄漏至空气中的lng蒸汽浓度达到5％～15％时，容易产生燃烧或爆炸事故。

2、超低温阀门泄漏包括内部泄漏和外部泄漏。内部泄漏主要是指阀瓣与阀座之间的密封副失效导致的介质泄漏，内部密封副分为金属与金属之间的硬密封和金属与高分子材料之间的软密封，此密封副需要在超低温介质中频繁的进行启闭动作，密封面容易出现裂纹、磨损、破坏等缺陷，而且内部泄漏一般比较微弱，在线监测时在不破坏阀体及保温层的情况下难以察觉；

3、外部泄漏主要是指填料与阀杆处密封副由于磨损、阀杆结冰划伤填料、螺栓预紧力松弛等原因，导致天然气由阀杆与阀盖之间缝隙产生的泄漏。此外阀体与阀盖若为法兰连接，由于超低温阀门内部压力与温度的波动，垫片位置有可能面临密封比压不足、失去回弹性、压溃等问题，从而使lng蒸汽从此处逸散至外部大气。

4、申请号为202310106833.5的中国发明专利公开了基于多传感器融合的阀门泄漏故障综合诊断方法，提出利用两个声发射传感器，基于多模态融合的方法，对阀门内部泄漏和外部泄漏进行检测。然而同类传感器采集的信号形式单一，故障信息有限，难以对微弱信号进行测量。并且阀门内部泄漏信号极其微弱，容易受到外界噪声的干扰，声发射传感器在安装时，应尽可能靠近泄漏点。对于超低温阀门而言，阀门外部包裹有保温层，使用声发射传感器检测内部泄漏时，需要将保温层挖开，使传感器接触阀体表面，而阀体表面在正常运行时温度极低，传感器无法正常工作，因此无法使用此种方法进行内部泄漏的检测。

5、申请号为202110829139.7的中国发明专利公开了一种基于光纤测温技术的阀门内漏监测系统及监测方法，提出利用光纤传感器对阀门特定位置处的温度进行测量，将测量数据与基准温度场的数据进行对比，判断阀门是否产生泄漏。其仅对特定位置的温度进行测量，未排除传感器安装位置引入的不确定性，此外其简单的将测量温度场与基准温度场进行对比，故障诊断精度难以保证，容易出现误判的情况。

6、有鉴于此，本发明提供一种基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法。

技术实现思路

1、根据上述提出的不足，而提供一种基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法。本发明主要利用红外传感器实时监测阀盖、保温层与前后管道表面的温度，超声波传感器检测阀门中法兰泄漏时产生的超声波信号，基于已建立好的故障诊断模型，利用红外图像与超声检测数据共同判断超低温阀门运行状态，实现液化天然气(lng)超低温阀门泄漏的有效监测。

2、本发明采用的技术手段如下：

3、本发明提供了一种基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法，包括：

4、在超低温阀门的保温层顶端安装超声波传感器，在靠近所述超低温阀门处安装红外传感器，所述红外传感器测量所述超低温阀门的温度分布及阀后管道的温度分布；

5、构建基于resnet的故障诊断模型；

6、获取所述超声波传感器采集的超声波信号和所述红外传感器采集的红外热成像图像；

7、对所述超声波信号和所述红外热成像图像进行预处理后，输入所述基于resnet的故障诊断模型，所述基于resnet的故障诊断模型输出诊断结果。

8、进一步地，构建所述基于resnet的故障诊断模型，包括：

9、构建基于resnet的故障诊断子模型，包括：顺次连接的输入层、多级残差单元层和全连接层，所述输入层包括n个输入通道，n为整数且1≤n≤3；多级残差单元层包括m个多级残差单元，m为正整数，所述多级残差单元层的输入端与所述输入层的输出端连接，m个所述多级残差单元的输出端与融合单元的输入端连接；所述全连接层的输入端与所述融合单元的输出端连接；

10、设置第一基于resnet的故障诊断子模型中n＝2或n＝3，一个所述输入通道接收保温层区域图像，其他所述输入通道接收时频图像；

11、设置第二基于resnet的故障诊断子模型中n＝1，所述输入通道接收填料函区域图像；

12、设置第三基于resnet的故障诊断子模型中n＝2，一个所述输入通道接收阀颈区域图像，另一个所述输入通道接收管道区域图像；

13、所述第一基于resnet的故障诊断子模型、所述第二基于resnet的故障诊断子模型和所述第三基于resnet的故障诊断子模型并列构成所述基于resnet的故障诊断模型。

14、进一步地，获取所述超声波传感器采集的超声波信号，包括：

15、所述超声波传感器的数量为2个，2个所述超声波传感器位于中法兰的两侧；

16、2个所述超声波传感器分别对所述中法兰的超声信号进行实时检测，得到对应的所述超声波信号。

17、进一步地，对所述超声波信号和所述红外热成像图像进行预处理，包括：

18、将所述超声波信号进行切片得到多个超声波时域信号，去除异常的所述超声波时域信号，填补缺失的所述超声波时域信号，得到信号数据组；

19、对所述信号数据组进行小波包时频变换得到时频图像；

20、对所述红外热成像图像进行自适应中值滤波处理得到高质量图像，将所述高质量图像分割为阀颈区域图像、填料函区域图像、保温层区域图像和管道区域图像。

21、进一步地，所述基于resnet的故障诊断模型输出诊断结果，包括：

22、所述第一基于resnet的故障诊断子模型根据所述保温层区域图像和所述时频图像输出中法兰处是否泄漏；

23、所述第二基于resnet的故障诊断子模型根据所述填料函区域图像输出填料函出是否泄漏；

24、所述第三基于resnet的故障诊断子模型根据所述阀颈区域图像和所述管道区域图像输出阀座密封副处是否泄漏。

25、进一步地，构建所述基于resnet的故障诊断模型之后，还包括：

26、获取数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；

27、采用所述训练集对所述基于resnet的故障诊断模型进行训练。

28、进一步地，获取所述数据集，包括：

29、对安装有所述超声波传感器和所述红外传感器的所述超低温阀门分别进行无泄漏工况、填料函泄漏工况、中法兰泄漏工况、阀门内漏工况、填料函和中法兰泄漏工况、阀门内漏和填料函泄漏工况、阀门内漏和中法兰泄漏工况、阀门、中法兰和填料函均泄漏工况的模拟实验，得到对应的测试数据；

30、对所述测试数据进行预处理得到测试图像组，所述测试图像组包括测试时频图像、测试阀颈区域图像、测试填料函区域图像、测试保温层区域图像和测试管道区域图像；

31、对所述测试阀颈区域图像、所述测试填料函区域图像、所述测试保温层区域图像和所述测试管道区域图像标注对应区域的标签；

32、对所述中法兰泄漏工况、所述阀门内漏和中法兰泄漏工况、所述阀门、中法兰和填料函均泄漏工况对应的所述测试图像组中的所述测试时频图像标注中法兰泄漏标签；

33、对所述无泄漏工况、所述填料函泄漏工况、所述阀门内漏工况、所述阀门内漏和填料函泄漏工况、阀门内漏和中法兰泄漏工况对应的所述测试图像组中的所述测试时频图像标注中法兰无泄漏标签；

34、所有处理后的所述测试图像组构成所述数据集。

35、进一步地，获取所述数据集，还包括：

36、在所有处理后的所述测试图像组中，从所述测试阀颈区域图像、所述测试填料函区域图像、所述测试保温层区域图像和所述测试管道区域图像任意挑选多张并复制，在复制图像叠加高斯噪声。

37、较现有技术相比，本发明具有以下优点：

38、1、本发明提供的基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法，通过红外成像和超声波传感器实现超低温阀门不同位置处阀门泄漏状况的监测，解决了超低温阀门泄漏位置众多，无法使用统一的检测方法进行高精度的在线检测的问题。

39、2、本发明提供的基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法，中法兰位置利用多传感器融合的方式，提高故障识别准确率，实现微泄漏的检测。

40、3、本发明提供的基于超声波和红外检测的超低温阀门泄漏故障诊断方法，将超声波信号转化为时频域图像与红外图像进行融合，能够最大限度的保留超低温阀门的状态信息。