基于负压波-流量法的管道泄漏检测试验系统(英文)

构建了一套基于负压波和流量的管道泄漏检测试验系统.该系统利用研华PCI-1710HG数据采集卡实时采集管道的压力和流量数据,利用小波变换去除混杂在压力和流量数据中的噪声信号,采用连续小波变换检测压力和流量数据的奇异点从而实现泄漏的检测与定位.监测系统的软件部分采用NI公司的图形化编程语言LabVIEW开发.该系统能及时检测管道泄漏并进行定位.     

基于负压波-流量法的管道泄漏检测试验系统

构建了一套基于负压波和流量的管道泄漏检测试验系统．该系统利用研华PCI-1710HG数据采集卡实时采集管道的压力和流量数据，利用小波变换去除混杂在压力和流量数据中的噪声信号，采用连续小波变换检测压力和流量数据的奇异点从而实现泄漏的检测与定位．监测系统的软件部分采用NI公司的图形化编程语言LabVIEW开发．该系统能及时检测管道泄漏并进行定位．     

负压波衰减系数及普通弯管泄漏检测研究

负压波在管道中的传播是能量传播的一种形式,因而在管道传播过程中会有能量的损失,这种损失在经过弯管时损耗会更大.发生泄漏后,管道中间若有弯头,负压波在这一段会有反射、折射现象发生,使负压波的能量减小.文中从实验出发,研究弯头处的负压波传播规律,对负压波衰减系数的影响因素进行研究,得出管道泄漏计算时的弯头当量长度计算公式,并将此分析结果与以前的工作进行对比,验证了此结果的合理性.     

超声波流量计在船舶管系泄漏检测与定位中的应用

提出了基于负压波—流量平衡联合法的超声波流量计来检测船舶管系泄漏和泄漏点定位的方法。从超声波流量计的工作原理和应用特点入手,结合压力波在泄漏检测与定位系统中的应用情况,搭建实验平台,进行了实验验证。实验结果表明:该方法具有一定的实用性和可行性,能有效地提高小泄漏的检测率和降低泵阀正常操作的误报警。     

船舶管路泄漏时信号组成分析及预处理研究

对船舶液体管路泄漏时的信号组成方式在理论上进行了探讨,包括高斯白噪声、脉冲噪声、压力脉动、风、浪、碰撞等带来的压力波动等.介绍了信号的处理方式,包括用中位数滤波法去除信号中的高斯白噪声和脉冲噪声以及用时间序列转折突变点的方法,寻找突变点将方波噪声从负压波信号中进行分离.并用这些方法对模拟的信号进行处理,得到了负压波检测方法所需的有用信号.     

心脏前负荷减低对主动脉压及主动脉扩增指数的影响

目的 了解心脏前负荷减低对中心动脉压及主动脉扩增指数的影响.方法 10例健康志愿者,行下肢负压(LBNP)抽吸造成不同程度前负荷减低.采用超声心动图检测心输出量的变化;采用中心动脉压力分析系统(SphymoCor)检测桡动脉压力波形,经平均转换功能形成中心动脉压力波形.结果 ①随着下肢负压的加大,上腔静脉血流进行性减低,在-30mmHg阶段,S波减低22.4%,VTIs+d减低了15.8%,同时SV减少24.7%,CO减少18.7%;②中心动脉收缩压(CSBP)除在-30mmHg阶段轻度下降外,在-10及-20mmHg阶段没有明显改变,中心动脉舒张压(CDBP)在各个负压阶段没有明显改变;③主动脉压力波P1在各个负压阶段均明显下降,在-30mmHg阶段,P1减少了19.6%[(28.2±5.02)mmHg vs.(22.65±3.08)mmHg, P＜0.01],而总外周阻力(TPR)在各负压阶段均较基础阶段明显升高,在-30mmHg阶段升高21.3%[(16.0±2.9)(mmHg·min)/L vs.(20.3±3.4)(mmHg·min)/L, P＜0.001].主动脉扩增指数(AI)无明显改变.结论 前负荷减低使中心主动脉压及主动脉压力波P1降低,同时使TPR升高,由于TPR的升高抵消了P1 的降低,因而AI保持不变.     

中国特种设备检测研究院推进压力管道安全检测标准

5月15日,由中国特种设备检测研究院主办的“压力管道安全检测评价技术与压力管道定期检验规程研讨会”在贵阳召开。本次研讨会旨在通过报告、交流和研讨,使与会者能够了解和掌握《特种设备安全监察条例》和压力管道安全监察思路,通过讨论提出对两个压力管道定期检验规则的意见,以提高我国压力管道安全管理和安全监察水平。     

高速列车隧道交会压力波特性

采用基于有限体积方法的计算流体力学软件,建立了列车几何模型和非定常可压缩湍流的三维流动模型,对高速列车隧道内等速和不等速交会的全过程进行了数值模拟。在软件的任意滑移界面动网格技术中嵌入了列车光滑启动方法,研究了列车交会过程中隧道断面的压力波动、流速变化和压力波的形成过程。研究结果表明:基于三维流动模型的计算结果能够清晰地展示高速列车隧道内交会时的压力场与速度场变化情况,同一隧道横截面上各点的压力波动趋势与断面压力均值的波动趋势虽然一致,但不同测点的压力差异较大,最大可达53.5%;等速交会时隧道中央的交会压力变化幅值最大,负压峰值达到约-7kPa;不等速交会时高速列车车体正压峰值与负压峰值均随低速列车速度的减小而减小,而低速列车比高速列车的正压峰值大约1.5kPa;两列车鼻尖交会处的隧道断面压力波负压峰值与低速列车速度的二次方近似成正比。     

隧道内时速160公里货运列车交会压力波数值模拟

高速是我国铁路货运列车发展的主要目标之一,货运列车快速通过既有普速线隧道时,会诱发车外压力波动并可能引起车体疲劳破坏等问题.应用一维可压缩非定常不等熵流动模型和广义黎曼变量特征线法,研究了我国新研发的时速160公里货运列车隧道交会压力波的形成机理和沿列车运行方向车外压力的分布特性,分析列车速度和车型对隧道压力波的影响.研究结果表明:两列车隧道中央等速交会时,车外的压力由于受到对向列车的气动作用、以及隧道内压缩波和膨胀波的反复作用,导致车外的压力不断波动;沿着列车运行方向,越接近车尾,车厢外的最大正压值和最大压力峰峰值越小,最大负压值越大.车速越大,压力波动幅度越大.不同车型下,对于头车、中间车和尾车的最大正压值,全侧开式快捷棚车比塞拉式快捷棚车分别大22.05%、12.33%和67.74%;对于最大负压值,其值分别大4.58%、14.56%和13.29%;对于最大压力峰峰值,其值分别大15.40%、13.63%和16.84%.     

机车柴油机喷射系统的故障检测系统

介绍了一个通过检测高压油管压力波诊断机车柴油机燃油喷射系统故障的检测系统，系统采用外卡式压电压力传感器，以ＩＭＢＰＣ机为主机、８０９８单片机为从机的主从分布式结构。从机在主机的监控下完成对压力波的检测，并把结果传送给主机，主机通过对压力波进行波形分析和频谱分析，从而诊断出机车柴油机喷射系统故障，系统可以使用在机车综合参数检测试验台上，也可以另做一个专用的试验台。     

舰船水压场信号实时检测方法研究

为了有效地从风浪背景中检测舰船水压场信号,在对大量实测海浪水压场数据和舰船水压场数据分析的基础上,对海浪水压场信号的特性进行了研究,发现海浪水压场信号可用AR模型对其进行描述．从而对海浪水压场信号建立AR模型,计算AR模型的反射系数并提取其欧氏距离作为特征,采用滑动检测法对信号进行实时检测．通过大量实测数据检验其有效性,结果表明,该算法简单,能较好的检测目标信号．     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

Research on numerical wave tank based on the improved moving-particle semi-implicit method with large eddy simulation

Moving-particle semi-implicit （MPS） method is a new mesh-free numerical method based on Lagrangian particle. In this paper, MPS method is applied to the study on numerical wave tank. For the purpose of simulating numerical wave, we combine the MPS method with large eddy simulation （LES） which can simulate the turbulence in the flow. The intense pressure fluctuation is a significant shortcoming in MPS method. So, we improve the original MPS method by using a new pressure Poisson equation to ease the pressure fluctuation. Divergence- free condition representing fluid incompressible is used to calculate pressure smoothly. Then, area-time average technique is used to deal with the calculation. With these improvements, the modified MPS-LES method is applied to the simulation of numerical wave. As a contrast, we also use the original MPS-LES method to simulate the wave in a numerical wave tank. The result show＇s that the new method is better than the original MPS-LES method.     

Real-time pressure based diagnosis method for oil pipeline leakage

As detecting the pressure signal is the main method in the real-time leak diagnosis of long pipeline, an abnormal pressure diagnosis method is proposed to make the leak diagnosis rapidly and accurately. Firstly, a combination filter algorithm is designed to realize noise reduction. Then, an anomaly detection algorithm is designed to detect abnormal pressure on the head and tail of the pipeline. Finally, the relevancy of the detected novelties is computed by Pearson correlation coefficient to identify the leakages. The experimental results show that the proposed method can rapidly detect the leakage with few false alarms and accurately locate the position of the leakage.     

浅谈影响反射波法在灌注桩检测的因素

反射波法作为灌注桩检测的常规手段.但是在实际检测中由于检测人员对这种方法的不了解不熟悉经常出现一些错误,结合工程实际谈谈反射波法在桩基检测中影响因素,避免再发生不必要的错误.     

Neural Network Prediction Model for Ship Hydraulic Pressure Signal Under Wind Wave Background

The ship hydraulic pressure signal is one of the important characters for the target detection and recognition. At present, most of the researches on the detection focus on the ways in the time domain. The ways are usually invalid in the large wind wave background. In order to solve the problem efficiently, we present an effectual way to detect the ship using the ship hydraulic pressure signal. Firstly, the signature in the proposed method is decomposed by wavelet-transform technique and reconstructed at the low-frequency region. Then,a predictive model is set up by using the radial basis function(RBF) neural network. Finally, the signature predictive error is regarded as the testing signal which can be used to judge whether the target exists or does not.The practical result shows that the method can improve the signal to noise ratio(SNR) obviously.