技術(shù)文章
TECHNICAL ARTICLES對單個氣泡及連續(xù)氣泡的識別,核心是通過分析氣泡在光學(xué)傳感器光路中產(chǎn)生的信號特征差異(如信號強(qiáng)度、持續(xù)時間、變化速率等),結(jié)合硬件設(shè)計(jì)和算法邏輯,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)區(qū)分。以下是具體的實(shí)現(xiàn)方法,分為信號特征分析、算法設(shè)計(jì)和輔助優(yōu)化手段三部分:
一、單個氣泡與連續(xù)氣泡的信號特征差異
氣泡(尤其是水中氣泡)通過傳感器光路時,其光學(xué)信號(散射光、透射光)與固體顆粒物有顯著區(qū)別,這是識別的基礎(chǔ):
特征 | 單個氣泡信號 | 連續(xù)氣泡信號 | 固體顆粒物信號(對比) |
信號持續(xù)時間 | 極短(通常 < 100ms),氣泡快速通過光路 | 持續(xù)時間長(>500ms),氣泡群連續(xù)通過 | 中等或較長(取決于流速,通常 > 200ms) |
信號波形 | 尖銳脈沖(快速上升→快速下降) | 高頻波動的連續(xù)脈沖(多個尖峰疊加) | 平穩(wěn)或緩慢波動(無劇烈尖峰) |
散射 / 透射關(guān)聯(lián)性 | 散射光驟升時,透射光驟降(不成比例) | 散射光持續(xù)高頻波動,透射光持續(xù)不穩(wěn)定 | 散射光與透射光呈穩(wěn)定負(fù)相關(guān)(符合濁度特性) |
信號幅度 | 峰值高(氣泡單次散射強(qiáng)) | 峰值高低交替(氣泡大小不一) | 幅度較穩(wěn)定(隨顆粒物濃度均勻變化) |
二、針對單個氣泡的識別算法
單個氣泡的核心特征是 “瞬時性、脈沖性",算法通過捕捉這些特征實(shí)現(xiàn)識別:
閾值觸發(fā)與時間窗判斷
設(shè)定散射光信號的動態(tài)閾值(如基線值的 2 倍),當(dāng)信號瞬間超過閾值時,觸發(fā) “氣泡嫌疑" 判定;
同時監(jiān)測信號從超過閾值到恢復(fù)基線的持續(xù)時間:若持續(xù)時間 <預(yù)設(shè)閾值(如 100ms),且波形為 “陡峭上升 + 陡峭下降",則判定為單個氣泡。
斜率分析法
計(jì)算信號上升斜率(Δ 信號 /Δ 時間)和下降斜率:單個氣泡的上升斜率通常 > 5V/ms(假設(shè)信號電壓輸出),遠(yuǎn)大于固體顆粒物的平緩斜率(通常 < 1V/ms);
若上升斜率和下降斜率均超過設(shè)定閾值,且兩者絕對值接近(脈沖對稱),則判定為單個氣泡。
透射 - 散射信號反演驗(yàn)證
正常濁度下,散射光(S)與透射光(T)滿足負(fù)相關(guān)關(guān)系(S↑則 T↓,且幅度變化成比例);
單個氣泡通過時,散射光驟升的同時,透射光驟降,但兩者的變化幅度不成比例(如 S 上升 50%,T 下降 20%,偏離正常比例),算法可通過預(yù)設(shè)的 “正常比例模型" 識別這種異常,驗(yàn)證是否為氣泡。
三、針對連續(xù)氣泡的識別算法
連續(xù)氣泡(如氣泡群、管道曝氣產(chǎn)生的密集氣泡)的核心特征是 “持續(xù)性、高頻波動性",算法需結(jié)合時間序列和統(tǒng)計(jì)特征識別:
波動頻率與方差分析
對散射光信號進(jìn)行短時傅里葉變換(STFT) 或滑動窗口方差計(jì)算:連續(xù)氣泡會導(dǎo)致信號在高頻段(如 10-50Hz)出現(xiàn)顯著能量峰值,而正常濁度信號的頻率較低(<5Hz);
若滑動窗口(如 1 秒窗口)內(nèi)的信號方差 > 預(yù)設(shè)閾值(反映波動劇烈程度),且持續(xù)多個窗口(如連續(xù) 3 個窗口),則判定為連續(xù)氣泡。
脈沖密度統(tǒng)計(jì)
統(tǒng)計(jì)單位時間內(nèi)(如 1 秒)超過散射光閾值的脈沖數(shù)量:單個氣泡通常 <3 個 / 秒,而連續(xù)氣泡可能> 10 個 / 秒;
若脈沖密度超過設(shè)定值,且脈沖間隔均勻(氣泡群勻速通過),則判定為連續(xù)氣泡。
基線漂移監(jiān)測
連續(xù)氣泡會導(dǎo)致散射光信號的基線整體抬高(氣泡群持續(xù)散射),且基線隨氣泡密度波動;
算法通過計(jì)算長時窗口(如 10 秒)的信號平均值(基線),若基線在短時間內(nèi)(如 2 秒)漂移超過 ±10%,且伴隨高頻波動,則判定為連續(xù)氣泡。
四、輔助優(yōu)化手段:提升識別可靠性
硬件與算法協(xié)同
傳感器采用高頻采樣(≥1kHz),確保捕捉單個氣泡的瞬時信號(避免采樣率不足導(dǎo)致信號失真);
結(jié)合測量池結(jié)構(gòu)(如傾斜式設(shè)計(jì)),使氣泡快速通過光路,強(qiáng)化 “單個氣泡信號短、連續(xù)氣泡信號持續(xù)" 的特征,降低算法識別難度。
自適應(yīng)閾值調(diào)整
算法根據(jù)水樣背景濁度動態(tài)調(diào)整閾值:高濁度水樣中,固體顆粒物的散射信號較強(qiáng),需提高氣泡判定閾值;低濁度水樣中,閾值可降低,避免漏檢小氣泡。
機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練(膏端方案)
采集大量 “單個氣泡、連續(xù)氣泡、正常濁度" 的信號樣本,訓(xùn)練分類模型(如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò));
模型通過學(xué)習(xí)信號的波形、頻率、幅度等多維特征,實(shí)現(xiàn)端到端的氣泡類型識別(尤其適用于復(fù)雜水樣,如氣泡與高濃度顆粒物混合場景)。
總結(jié)
識別單個氣泡的關(guān)鍵是捕捉瞬時脈沖特征(時間短、斜率大、比例異常),識別連續(xù)氣泡的關(guān)鍵是分析持續(xù)波動特征(高頻、高方差、高脈沖密度)。實(shí)際應(yīng)用中,需結(jié)合水樣流速、氣泡大小等現(xiàn)場條件,通過 “硬件優(yōu)化信號特征 + 算法多維度驗(yàn)證",實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識別,為后續(xù)的干擾剔除(如數(shù)據(jù)剔除、補(bǔ)償修正)提供依據(jù)。
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